Ученые Пермского Политеха разработали метод диагностики сколиоза, используя обычный смартфон и искусственный интеллект. Это решение призвано сделать обследование позвоночника доступным, безопасным и точным, особенно для детей и беременных женщин, для которых традиционные методы диагностики часто не подходят.
Сколиоз — это сложное трехмерное искривление позвоночника, широко распространенное среди подростков. Оно приводит к деформациям грудной клетки, нарушениям функций легких и сердца, хроническим болям и может вызвать серьезные неврологические и психологические проблемы. Раннее выявление сколиоза критически важно для эффективного лечения, однако существующие методы имеют существенные ограничения. Рентген и КТ связаны с лучевой нагрузкой, что делает их непригодными для регулярного мониторинга уязвимых групп. МРТ и безопасная трехмерная оптическая топография хотя и точны, слишком дороги или требуют специализированного оборудования, что ограничивает их массовое применение.
Разработанная пермскими учеными технология базируется на нейросети, способной автоматически распознавать ключевые анатомические точки на спине по обычным фотографиям или видеозаписям. Специальное приложение для смартфонов и компьютеров на основе этого алгоритма строит детализированную 3D-модель спины. Эта модель позволяет с высокой точностью определять все необходимые параметры искривления — углы деформации, степень скручивания (ротации) и асимметрию, при этом полностью исключая лучевое воздействие.
Для проверки эффективности и надежности нового метода было проведено масштабное сравнительное исследование с участием 166 детей. Данные, полученные с помощью ИИ, сопоставлялись с результатами диагностики методом трехмерной оптической топографии, который использовался как «золотой стандарт» для точного измерения деформаций позвоночника и туловища.
В рамках исследования нейросеть анализировала до 120 фотографий спины с различных ракурсов, автоматически идентифицируя 16 ключевых анатомических точек (в области шеи, лопаток, талии и др.) и рассчитывая 123 клинических параметра позвоночника. Специальный математический подход показал, насколько хорошо изменения, зафиксированные ИИ, совпадают с изменениями, измеренными оптической топографией.
Результаты оказались весьма убедительными: было выявлено 54 значимые взаимосвязи между показателями двух методов, демонстрирующие очень высокую согласованность. Особенно сильные корреляции наблюдались в категориях асимметрии тела (например, перекос плеч или таза), деформаций позвоночника (боковые отклонения, кифоз), ротационных показателей и параметров баланса.
В сравнении с традиционной рентгенографией точность алгоритма составила более 75%, а по отношению к компьютерной оптической топографии уровень соответствия достигает 95%. Эти показатели объективно подтверждают высокую диагностическую точность нейросети, способной выявлять как явные нарушения осанки, так и сложные пространственные деформации на уровне, сопоставимом со специализированным медицинским оборудованием.
Приложение, разработанное Пермским Политехом, может стать эффективным инструментом для массового профилактического обследования и профессиональной клинической оценки. Технология создает доступную альтернативу дорогостоящим диагностическим системам, открывая возможности для раннего выявления патологий опорно-двигательной системы в любых условиях.
Ранее Наука Mail рассказывала, что ученые создали каркас для быстрого сращивания костей.
