| Название НИОКТР |
Разработка интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений «Формирование инструментального диагноза для выявления пороков центральной нервной системы, сердечно-сосудистой системы, брюшной полости и иных врожденных аномалий у плода» на основе нейросетевых моделей
|
| Аннотация |
Актуальной проблемой медицинской визуализации является применение современных технологий, в том числе искусственного интеллекта. Необходимым условием для внедрения данной информационной системы является стандартизация ультразвуковых сканов исследуемой области. Важными задачами являются создание и применение искусственного интеллекта в ультразвуковой диагностике врожденных пороков развития плода для повышения качества дифференциального диагностического поиска.
Для разработки и оценки диагностической эффективности искусственного интеллекта в выявлении патологии центральной нервной системы, сердечно-сосудистой системы, брюшной полости и иных врожденных аномалий плода в сроках гестации с 19 по 36 неделю беременности сотрудниками кафедры лучевой диагностики №1 ФГБОУ КубГМУ Минздрава России совместно с сотрудниками кафедры компьютерных систем и информационной безопасности КубГТУ частично разработана программа «Интеллектуальная система поддержки принятия решения при формировании инструментального диагноза для выявления пороков ЦНС у плода на основе нейросетевых моделей». В ходе опытной эксплуатации данная система дополняется дополнительными диагностическими возможностями выявления врожденных пороков развития сердечно-сосудистой системы, брюшной полости и иных врожденных аномалий у плода. Проект является мультицентровым, поскольку в его реализации планируется задействовать региональные перинатальные центры Краснодарского края с общим объемом до 60 тысяч исследований в год.
Объектом исследования являются УЗ-снимки плода в сроках гестации с 19 по 36 неделю беременности.
Цель работы - разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений при формировании инструментального диагноза для выявления врожденных пороков развития сердечно-сосудистой системы, брюшной полости и иных врождённых аномалий у плода на основе нейросетевых моделей.
Для достижения поставленной цели предполагалось решить 4 задачи (этапа):
1) Постановка задачи исследования.
2) Предпроектные исследования.
3) Моделирование предметной области.
4) Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений.
В результате проведенных исследований получены следующие научные результаты:
- разработаны обучающие наборы данных УЗ-снимков четырехкамерного среза и среза через три сосуда сердца плода;
- разработаны обучающие наборы данных УЗ-снимков поперечно-абдоминального среза брюшной полости плода;
- разработана обученная модель нейросети для выделения сердечно-сосудистой системы, брюшной полости плода на ультразвуковых исследованиях;
- разработана обученная модель нейросети для выявления 8 анатомических ориентиров для выявления структур сердечно-сосудистой системы плода в четырехкамерном срезе;
- разработана обученная модель нейросети для выявления 4 анатомических ориентиров для выявления структур сердечно-сосудистой системы плода в срезе через три сосуда;
- разработана обученная модель нейросети для выявления 2 анатомических ориентиров для выявления структур брюшной полости плода в поперечно-абдоминальном срезе;
- разработана архитектура, предполагаемая к проектированию системы поддержки принятия решений по формированию инструментального диагноза нормальной эхографической картины структур сердечно-сосудистой системы, брюшной полости плода и ""не норма"" для выявления врожденных пороков развития у плода на основе нейросетевых моделей;
- разработана информационная система поддержки принятия решений по формированию инструментального диагноза.
Результаты внедрения позволят:
- уменьшить количество нераспознанных пороков развития плода и как следствие уменьшение показателя младенческой смертности;
- уменьшить время необходимое для диагностики сложных патологических процессов;
- снизить репутационные риски региона за счет уменьшения количества жалоб пациентов на низкое качество и доступность ультразвуковой диагностики в регионе;
- предоставить контроль выполнения стандарта ультразвукового исследования и как следствие повышение качества его проведения.
Внедренный искусственный интеллект в современную ультразвуковую дифференциальную диагностику пороков развития сердечно-сосудистой системы и брюшной полости плода в период гестации с 19 по 36 неделю позволит с высокой точностью формировать инструментальный диагноз по типу «норма» и «не норма» и может быть использован как дополнительная компьютерная технология в первичном скрининговом обследовании беременных.
Итогом работы интеллектуальной системы поддержки принятия решений по формированию инструментального диагноза для выявления пороков развития сердечно-сосудистой системы и брюшной полости у плода является определение факта нормальной эхографической картины структур данных областей плода и ""не норма"" подвергнутого анализу изображения выбранных срезов (четырехкамерный, срез через три сосуда и поперечно-абдоминальный) плода, выделенного из видеоряда. Диагностическая точность разработанной программы по формированию инструментального диагноза в диагностике врожденных пороков ЦНС в соотношении таких показателей, как «норма» и «не норма», составила 78,9%. При формировании конкретного инструментального диагноза диагностическая точность составила 74,4%. Снижение диагностической точности формирования «конкретного» инструментального диагноза было связано с относительно небольшим количеством осмотренных плодов.
С целью усовершенствования данной технологии поддержки принятия решений на базах трех перинатальных центров Краснодарского края совместно с ФГБОУ ВО КубГМУ Минздрава России проводятся экспериментальные работы с применением программы для ЭВМ, включающие: сбор дополнительного клинического материала; сопоставление выводов при использовании традиционных подходов к диагностике пороков центральной нервной системы, сердечно-сосудистой системы и брюшной полости плода и результатов, генерируемых программой; валидацию данных, обучение модели нейросети для формирования инструментального диагноза.
В дальнейшем, при достаточном уровне готовности технологии, планируется использование программы для ЭВМ в практической деятельности центра перинатальной диагностики в виде дополнительной помощи в работе врача УЗД по формированию инструментального диагноза при ультразвуковой диагностике врожденных пороков плода в период гестации с 19 по 36 неделю на базах региональных перинатальных центров на территории Краснодарского края.
Потенциальный потребитель - Региональные перинатальные центры.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
8480.0
|
| Дата начала |
2025-01-09
|
| Дата окончания |
2025-12-28
|
| Номер контракта |
075-15-2025-108
|
| Дата контракта |
2025-03-29
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
002.6:004.65; 002.6:004.62/.63
|
| Количество просмотров |
5
|
| Руководитель работы |
Поморцев Алексей Викторович
|
| Руководитель организации |
Алексеенко Сергей Николаевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ" МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Федеральная программа |
—
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-06-11 13:31:54 UTC, 2025-06-11 13:31:54 UTC
|
| ОКПД |
Услуги по проведению и расшифровке медицинских исследований
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
Искусственный интеллект; нейросеть; системы поддержки принятия решений; инструментальный диагноз; врожденные пороки развития плода
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
76.29.48 - Акушерство и гинекология; 20.23.17 - Информационно-поисковые массивы. Базы данных. Манипулирование данными и файлами; 20.53.19 - Средства обработки и поиска информации; 76.13.99 - Прочая медицинская техника и оборудование
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Акушерство и гинекология; Медицинская техника
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'KHG8LDOIB3RW40ZZ9XZHSU3B'}]}; nioktr: {'id': 'SYD0DZCG5PM0BV0UGT4DN0S0'}; nioktr: {'id': '59N6ZC52LIZ94YW2JFS5YDIW'}
|
