Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка прототипа программного обеспечения распределенной высокопроизводительной интеллектуальной аналитической системы поддержки принятия клинических решений для многомасштабной эндоскопической диагностики и хирургии "Умный эндоскоп"

Докладчик: Кадушников Радий Михайлович

Должность: Директор

Цель проекта:
Появление новых методов медицинских исследований, в частности узкоспектральной эндоскопии (NBI) и эндоскопии высокой чёткости с увеличением, формирует спрос на прикладное программное обеспечение, автоматизирующее работу врача в части интерпретации эндоскопической картины. Техническая возможность проведения эндоскопических исследований на нескольких масштабных уровнях (макро, мезо и микро) с использованием компьютерных анализаторов изображений, теоретически позволяет собрать необходимое количество данных в цифровом виде для обучения интеллектуального подсказчика, являющегося основным модулем системы поддержки принятия решений. Однако описание процесса эндоскопической диагностики с помощью математического аппарата, необходимое для разработки алгоритмов анализа изображений, осложнено низкой формализованностью процесса выявления патологических участков слизиcтой желудка и толстой кишки. В частности, на сегодняшний день не сложилось единого мнения о способах интерпретации рисунков слизистой оболочки желудка и толстой кишки, получаемых методами NBI и эндоскопии высокой четкости с увеличением. Автоматизация новых методов эндоскопической диагностики невозможна без предварительной научно-исследовательской работы, посвященной поиску наиболее эффективных методов компьютерного анализа эндоскопических изображений, подготовке результатов измерений к статистическому исследованию, созданию специализированной многомасштабной базы данных, статистическому анализу базы данных и разработке прототипа интеллектуального подсказчика. Цель проект: повышение качества диагностики рака и предрака желудка и толстой кишки на ранних стадиях за счет увеличения эффективности применения находящегося в эксплуатации эндоскопического оборудования с помощью интеллектуального программного обеспечения. Результатом работы программного обеспечения являются подсказки врачу-эндоскописту о необходимости (или отсутствии необходимости) взятия биопсии в процессе исследования, а также о предварительном морфологическом диагнозе.

Основные планируемые результаты проекта:
В результате выполнения работ по проекту будет создан прототип системы поддержки принятия клинических решений «Умный эндоскоп», способный: анализировать видеопоток с камеры эндоскопа с целью выделить на изображении области объекты, требующие внимания эндоскописта, давать подсказку необходимость взятия биопсии, формировать атласы аннотированных эндоскопических изображений, используя данные атласа, самостоятельно обучаться, повышая качество и правильность подсказок при анализе видеопотока. Стандартные видеоэндоскопические системы не содержат компьютерных систем поддержки принятия клинических решений. Они предоставляют только изображения внутренних поверхностей исследуемых органов. Производители эндоскопического оборудования, как правило, сосредотачивают усилия на повышении качества изображений, в том числе с помощью различных методов контрастирования объектов: хромоэндоскопия, узкоспектральная эндоскопия, аутофлуоресцентная и фотодинамическая диагностика. Однако анализ эндоскопической картины, распознавание патологически измеренных участков - по-прежнему задача врача, решаемая визуально на основе накопленного опыта.
Сложности автоматизированного анализа эндоскопических изображений связаны прежде всего с разнообразием типов и неоднородностью структур исследуемых поверхностей, широким диапазоном масштабов, на которых может быть получено изображение. Поэтому в рамках проекта принято решение отдавать предпочтение инвариантным относительно масштаба алгоритмам анализа и ограничить область их применения изображениями желудка и толстой кишки.

Назначение и область применения, эффекты от внедрения результатов проекта:
На сегодняшний день проведены обширные исследования, сопоставляющие эндоскопическую картину изменений слизистой оболочки и их гистологическое строение. Были выявлены значительные корреляции, описаны эндоскопические признаки, характерные для отдельных типов поражений. Использование «Умного эндоскопа» в режиме интеллектуального подсказчика обеспечит эндоскописта подсказкой о возможном гистологическом строении изменений слизистой оболочки на основании анализа эндоскопической картины. «Умный эндоскоп» может быть использован в медицинских центрах, оснащенных цифровым эндоскопическим оборудованием (более 850 эндоскопических центров в РФ). Использование «Умного эндоскопа» может сформировать новый сегмент рынка медицинских услуг – экспертиза эндоскопических изображений через Интернет в рамках централизованного профессионального сообщества. С помощью «Умного эндоскопа» будет увеличена эффективность использования эндоскопического оборудования, находящегося в эксплуатации за счет повышения качества диагностики.

Текущие результаты проекта:
В рамках первого этапа реализации проекта выполнен аналитический обзор современной научно-технической и методической литературы, проведены теоретические исследования и разработка алгоритмов анализа эндоскопических изображений и алгоритмов статистического анализа обучающей выборки, организован сбор и систематизация данных эндоскопических и гистологических исследований. Результаты работы представлены в рамках курса по видеокапсульной эндоскопии, проводимого под патронажем Всемирной эндоскопической организации (WEO) (4 октября 2014 года, г. Москва), на научно-практической конференции по эндоскопии "Современные возможности гибкой эндоскопии желудочно-кишечного тракта" (26-27 сентября 2014 года, г. Хабаровск), на 20-ой международной выставке "Медицина и здоровье-2014" (12-15 ноября 2014, г. Пермь)