РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ КОРОНАРНОГО КАЛЬЦИНОЗА ПО ДАННЫМ БЕСКОНТРАСТНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ
Keywords:
компьютерная томография, коронарный кальциноз, искусственный интеллект, нейросетевые технологии, индекс Агастона, DICOM, медицинские изображения, лучевая диагностикаAbstract
В статье рассматривается разработка нейросетевой модели для автоматизированного выявления коронарного кальциноза по данным бесконтрастной компьютерной томографии. Представлен подход к сегментации области сердца, определению кальцифицированных участков и расчету индекса коронарного кальция по шкале Агастона. Представлен вариант организации локальной инфраструктуры хранения DICOM-данных и подготовки обезличенного датасета медицинских изображений. Приведены результаты обучения и валидации модели на обезличенных КТ-исследованиях пациентов. Показано, что применение технологий искусственного интеллекта позволяет повысить воспроизводимость анализа и сократить время обработки диагностических исследований.
References
1. Всемирная организация здравоохранения. Сердечно-сосудистые заболевания // ВОЗ. - 2024.
2. Agatston A.S., Janowitz W.R., Hildner F.J. et al. Quantification of coronary artery calcium using ultrafast computed tomography // J. Am. Coll. Cardiol. - 1990. - Vol. 15. - P. 827-832. DOI: 10.1016/0735-1097(90)90282-T
3. Морозов С.П., Владзимирский А.В. Искусственный интеллект в лучевой диагностике. - М.: Практическая медицина, 2021. - 320 с. EDN: QXEQUB
4. Litjens G., Kooi T., Bejnordi B.E. et al. A survey on deep learning in medical image analysis // Medical Image Analysis. - 2017. - Vol. 42. - P. 60-88. DOI: 10.1016/j.media.2017.07.005
5. Thrall J.H., Li X., Li Q. et al. Artificial intelligence and machine learning in radiology // Radiology. - 2018. - Vol. 288. - P. 318-328.
6. Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 №474 "О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года".
7. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2025622089 Российская Федерация. Скрининг сердечно-сосудистых заболеваний путем оценки коронарного кальция, объема эпикардиального и перикоронарного жира / И. А. Снимщикова, А. С. Мошкин, М. А. Халилов [и др.]; заявитель ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева". - № 2025622089; заявл. 06.05.2025; опубл. 19.05.2025. EDN: IXCAAX
8. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025667896 Российская Федерация. Программа для автоматического распознавания коронарного кальция на биомедицинских изображениях бесконтрастной компьютерной томографии / И. А. Снимщикова, И. Б. Белова, М. О. Ревякина, Д. Е. Шугуров, Р. Д. Шугуров ; заявитель ФГБОУ ВО «Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева». – № 2025667896 ; заявл. 26.06.2025 ; опубл. 09.07.2025.
9. ГОСТ Р 59795-2021. Системы искусственного интеллекта. Термины и определения.
10. Федеральный закон от 27.07.2006 №152-ФЗ "О персональных данных".
11. Федеральный закон от 21.11.2011 №323-ФЗ "Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации".
12. DICOM Standards Committee. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) Standard. - 2024.
