В Пензенском государственном университете представили разработку для медицинских вузов — интерактивный тренажер, который учит распознавать патологии на рентгеновских снимках даже при низком качестве изображения. В пресс-службе Минобрнауки РФ рассказали, что система уже проходит апробацию на базе Медицинского института ПГУ.
Качество рентгенограммы часто страдает из-за шумов, движения пациента или неправильной экспозиции, что может исказить клиническую картину при пневмонии, туберкулезе или травмах. Чтобы студенты могли уверенно оценивать такие снимки, разработчики создали модульную систему с веб-интерфейсом. Она работает через браузер: в базу загружают эталонные снимки, система автоматически вычисляет метрики контраста и резкости, а затем генерирует искаженные копии с четырьмя типами дефектов.
Нужны грамотные специалисты — рентгенолаборанты и врачи-рентгенологи, способные оценивать качество снимков и понимать, какие дефекты могут искажать клиническую картину. А для этого у них должна быть насмотренность.
Обучающийся видит рядом эталон и «испорченный» снимок, а система в реальном времени подсказывает, какой показатель яркости или шума вышел за норму. Такой подход закрепляет насмотренность и помогает связать визуальный артефакт с его физической причиной — например, с низким контрастом или квантовым шумом. В тренажере предусмотрен режим тестирования с отключением подсказок, автоматическим подсчетом баллов и формированием отчетов для преподавателя.
В ходе испытаний на 200 тестовых кейсах система безошибочно классифицировала тип дефекта в каждом случае благодаря точно подобранным пороговым значениям метрик. В ПГУ подчеркивают, что для работы с тренажером не требуется установка сложного ПО — достаточно выхода в интернет.
Ранее Наука Mail рассказывала, как квантовая нейросеть диагностирует опухоли мозга.