Сколиоз представляет собой трехмерное искривление позвоночника, которое чаще всего встречается у подростков. Это серьезное отклонение может привести к появлению реберного горба и деформации грудной клетки, что негативно сказывается на работе сердца и легких, а также создает дополнительную нагрузку на мышцы. В качестве последствий наблюдаются одышка, снижение физической выносливости, хронические боли, дегенеративные изменения в позвоночнике, в тяжелых случаях – неврологические нарушения, психологические трудности и даже инвалидность.
Увеличение числа случаев сколиоза вызывает обеспокоенность, поскольку возможности его ранней диагностики, когда возможно избежать серьезного лечения, остаются недостаточными. Например, тест Адамса (наклон вперед) не предоставляет врачу точных числовых данных. Рентгенологическое исследование связано с воздействием ионизирующего излучения. Компьютерная томография из-за значительных доз облучения не подходит для регулярного скрининга пациентов с ослабленным здоровьем, в частности, детей и беременных женщин. Магнитно-резонансная томография не связана с лучевой нагрузкой, но отличается высокой стоимостью. Аналогичная ситуация наблюдается и с трехмерной оптической топографией – она позволяет получить 3D—модель спины без облучения, но занимает много времени, требует скрупулезного регулирования технических параметров и положения тела человека и проводится в специальных помещениях с использованием дорогого оборудования.
О работе над изобретением корреспонденту «Научной России» сообщил ассистент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» Пермского Политеха Иван Дмитриевич Шитоев.
«Применяемая методика включает в себя два различных подхода, так как решаемая задача является комплексной и состоит из нескольких модулей, — уточнил И.Д. Шитоев. — Для создания трехмерной цифровой модели человека применяется метод фотограмметрии 1. И уже затем, основываясь на этой модели — в упрощённом виде, 3D-аватару — нейросеть находит базовые, реперные значения и вычисляет нужные параметры, в результате чего делает то или иное заключение».
1Фотограмметрия — метод, с помощью которого можно установить размеры, форму и местоположение объектов, используя их фотографии.
Получение результатов диагностики не займет много времени, поскольку приложение предоставляет информацию всего за несколько минут.
«По словам разработчика, работа нейросети отличается высокой скоростью: для выполнения всех расчетов и формирования выводов требуется менее минуты И.Д. Шитоев. — Однако построение 3D-реконструкции требует больших вычислительных мощностей. На нашем сервере на создание одной модели уходит около трех минут. И если данные о нескольких людях будут поступать потоком, то они “встанут в очередь” и некоторое время также будет затрачиваться на ожидание. По мере реализации проекта и его запуска в производство мы как раз планируем расширять компьютерные мощности, чтобы обработка данных проходила быстрее и распараллеливалась на несколько очередей».
Для оценки эффективности новой технологии, исследователи применили ее для обследования 166 детей. Одновременно юные участники прошли обследование с использованием трехмерной оптической топографии, которая служила эталоном для сопоставления с результатами, полученными с помощью приложения.
В процессе тестирования новая программа проводила анализ фотографий спин испытуемых, сделанных под разными углами. По результатам обработки изображений система формировала подробные цифровые 3D—модели спин, выделяла на них 16 основных анатомических точек и рассчитывала для каждого из маленьких пациентов 123 клинических параметра позвоночника.
Для сравнения данных, полученных в ходе исследований, ученые использовали корреляционный анализ. Этот подход позволил установить, насколько совпадают показатели, полученные с применением двух различных методик, путем оценки согласованности их изменения. Результаты оказались обнадеживающими: исследователи выявили устойчивые взаимосвязи между ключевыми параметрами, описывающими особенности деформации и скручивания позвоночника, а также степень асимметрии и баланса тела. Например, угол перекоса лопаток, определенный с использованием искусственного интеллекта, показал высокую корреляцию с показателем асимметрии плечевого пояса, рассчитанным методом оптической топографии. В целом, степень соответствия данных, полученных новыми и традиционными методами, составила 95%. Согласованность результатов также оказалась достаточно высокой ScolView с данными рентгенографии: она составила более 75%.
Проведенные испытания продемонстрировали, что технология, разработанная в Пермском Политехе, способна обнаруживать не только явные нарушения, но и сложные пространственные изменения в структуре позвоночника. В будущем это приложение может предложить более простую и доступную замену сложным медицинским методам, находя применение в различных ситуациях: в медицинских учреждениях, во время профилактических осмотров, а также в домашних условиях для оценки здоровья ребенка. Подробную информацию об исследовании можно ознакомиться в статье в «Пермском медицинском журнале».
«Диагноз имеет право устанавливать исключительно врач. Таким образом, ни один инструмент не способен предоставить медицинское заключение. Подобные технологии могут применяться в качестве системы рекомендаций, которой врач может воспользоваться по своему усмотрению. Однако даже в данном случае разработку необходимо предварительно зарегистрировать в Росздравнадзоре как медицинское изделие, — сказал И.Д. Шитоев. — Мы рассматривали такую возможность, однако пока не начали внедрение, так как регистрация – довольно дорогостоящий и длительный процесс, требующий нескольких лет. В настоящее время наш инструмент применяется исключительно для оценки динамики развития: отслеживается, что изменилось, и как это повлияло на статистические показатели. Затем полученная информация предоставляется врачу или родителям, использующим данную систему».
Для разработки приложения была создана нейросеть с нуля. Несмотря на то, что обучение искусственного интеллекта и внесение корректировок потребовали не более недели, предшествующий этап включал несколько месяцев сбора данных, необходимых для его «тренировки».
«По словам эксперта, для обучения любой нейронной сети необходимо подготовить входные и выходные данные И.Д. Шитоев. — Поскольку в нашей системе применяются изображения, возникла необходимость в создании обширного набора данных (набор данных — Примеч. корр.) снимков, и только эта работа заняла около месяца: некоторые фото мы делали сами, другие — подбирали из интернета. В общей сложности нам удалось подготовить более 1 тыс. фотографий. Далее их было необходимо разметить. Как я уже говорил, у нас есть реперные точки, [на которые ориентируется нейросеть при работе], такие как плечи, предплечья, подмышечные впадины, лопатки, талии, бедра. Их нужно было расставить на каждом изображении. Это был самый длительный процесс: чтобы разметить около 1200 фотоснимков, потребовалось примерно два или даже три месяца. Далее с помощью методов аугментации 2 мы расширили датасет до более чем 10 тыс. изображений: чем больше набор данных, тем лучше будет обучаться нейросеть».
2Аугментация — формирование новых данных для обучения искусственного интеллекта, используя существующие материалы (например, включение в обучающий набор изображений, которые были отражены, увеличены или перевернуты).
В настоящее время разработчики работают над улучшением пользовательского интерфейса программы. Ожидается, что вскоре новая версия будет доступна: согласно планам, приложение можно будет бесплатно загрузить в ведущих магазинах приложений, включая RuStore. Пользователи смогут воспользоваться расширенными возможностями за отдельную плату.
Фотограмметрия является основой для множества проектов, разрабатываемых командой ученых, и технология диагностики сколиоза — лишь один из них.
«Нам импонирует технология фотограмметрии, которая позволяет воссоздавать трехмерные модели объектов. Мы успешно приспособили ее для работы с людьми. Однако, учитывая статодинамические характеристики человека, в процессе съемки появляются определенные искажения (дефекты изображения — Примеч. корр.), возникающие в связи с его дыханием или движениями. Мы научились справляться с ними и находить способы их обработки, — поделился И.Д. Шитоев. — У нас уже разработан второй продукт, который предназначен для обработки изображений лица человека: мы также сканируем голову и создаем 3D-реконструкцию и затем с помощью нейросети выявляем те или иные особенности — например, гравитационные и возрастные изменения, косметологические вмешательства. В результате можно оценить, как выглядел человек “до” и ”после”, лучше стало или хуже».
И это не предел: И.Д. Шитоев добавил, что линейку продуктов на основе технологии фотограмметрии планируется пополнять и другими изобретениями.
Материал создан при содействии Министерства науки и высшего образования Российской Федерации
Изображения на странице взяты из личного архива И.Д. Шитоева и предоставлены пресс-службой ПНИПУ, автор – И.Д. Шитоев.