ТАСС, 29 сентября. Ученые разработали новый подход к задаче сегментации трехмерных изображений и доказали его эффективность. Исследование опубликовал научный журнал Scientific Reports, кратко об этом пишет пресс-служба Сколковского института науки и технологий.
"Новая модель применима для диагностики повреждений и дефектов в контексте, выходящем далеко за рамки исследования височно-нижнечелюстного сустава (ВНЧС) и вообще медицины. Новый метод будет работать как с другими суставами, например коленным, так и с искусственными структурами в машиностроении, например поршнями и цилиндрами в двигателе", – говорится в сообщении.
Височно-нижнечелюстной сустав расположен с обеих сторон головы, спереди от ушей. Поскольку это парный сустав, в котором к тому же сочетаются шарнироподобные и скользящие движения, он представляет из себя сложную систему, которую крайне трудно картировать в трехмерном виде. Чтобы разобраться в снимках компьютерной томографии этого сустава, врачи тратят много времени и задействуют специализированное программное обеспечение, в котором создают 3D-модель сустава. В ходе этой работы они вручную сегментируют изображения, определяя точные контуры каждой из двух костей.
В новой работе российские ученые под руководством профессора Сколковского института науки и технологий Дмитрия Дылова автоматизировали сегментацию компьютерных томограмм височно-нижнечелюстного сустава. Благодаря глубокому обучению новой системе требуется всего несколько секунд для обработки изображений, на интерпретацию которых опытному врачу понадобилось бы не менее часа.
Используя около 5 тыс. изображений, предоставленных учеными из Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. Павлова, исследователи обучили нейронную сеть 3D-сегментированию этого сустава настолько хорошо, что теперь при использовании машины она выполняет работу не только значительно быстрее, но и качественнее, чем медики.