Ключевые слова
сверточная нейронная сеть
голосовой помощник
3D-реконструкция
CEAP-классификация
DICOM
Как цитировать
Аннотация
в статье представлена интеллектуальная система комплексной поддержки принятия решений врача-флеболога, разработанная в рамках решения проблемы субъективности и несвоевременности диагностики хронических заболеваний вен нижних конечностей. Система реализована на языке Python и объединяет три ключевых функциональных модуля: 1) классификацию изображений с помощью сверточных нейронных сетей для определения класса патологии CEAP; 2) голосовой помощник на базе библиотек SpeechRecognition и pyttsx3 для структурированной диктовки протокола осмотра и выдачи клинических рекомендаций; 3) модуль 3D-реконструкции венозного русла из серии аксиальных срезов МРТ-исследования с количественной оценкой площади поперечного сечения нижней полой вены. Система позволяет повысить точность постановки диагноза, сократить время формирования протокола осмотра с 15 до 7 минут и обеспечить документирование без ручного ввода. Все компоненты протестированы на клинических данных и соответствуют требованиям современной неинвазивной флебодиагностики.
Литература
Клинические рекомендации. Варикозное расширение вен нижних конечностей : утверждены Министерством здравоохранения РФ 13.09.2024. М., 2024. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/680_2.
Чирко Р. А., Урманцева Н. Р. Интеллектуальная система комплексной оценки состояния вен нижних конечностей пациента. Тезисы XXIV Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, Красноярск, 23–27 октября 2023 года. Новосибирск: Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий; 2023:62.
Litjens G., Kooi T., Bejnordi B. E., Setio A. A. A., Ciompi F., Ghafoorian M., van der Laak J. A. W. M., van Ginneken B., Sánchez C. I. A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis. Med Image Anal. 2017;42:60–88. DOI: 10.1016/j.media.2017.07.005.
Кручинский А., Воробьев А. Первый и пока единственный «голосовой ассистент» установили в Иркутской городской больнице № 8. Режим доступа: https://vestiirk.ru/news/pervyi-i-poka-edinstvennyi-golosovoi-assistent-ustanovili-v-irkutskoi-gorodskoi-bolnitse-no-8/.
Murray C. D. The Physiological Principle of Minimum Work Applied to the Angle of Branching of Arteries. Journal of General Physiology. 1926;9(6):835–841.
Устинов Е. Е., Бужинская Н. В. Разработка программы с голосовым управлением на языке Python. Тенденции развития науки и образования. 2023;99-7:90–93.
Gorbunov N., Kuleshova V., Korzhuk V. Organizational and Law Aspects of Medical Information Systems. International Research Journal. 2024;4:11. DOI: 10.23670/IRJ.2024.142.38.
Ларина И. А., Михеев А. Е., Ованесян А. А. Подходы к повышению безопасности пациентов средствами МИС. Врач и информационные технологии. 2020;S5:24–35. DOI: 10.37690/1811-0193-2020-524-35.