ПНИПУ: Нейросеть для выявления нарушений осанки

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет
Дата премьеры системы: 2024/01/29
Отрасли: Фармацевтика, медицина, здравоохранение
Технологии: Системы видеоаналитики

Основные статьи:

2024: Российские ученые создали нейросеть для помощи в диагностике сколиоза

Ученые Пермского Политеха создали и обучили нейросеть находить ключевые точки спины при диагностике сколиоза. Применение компьютерного зрения делает определение заболевания более точным и доступным для пациента. Об этом 29 января 2024 года сообщили представители Пермского Политеха.

По информации компании, статья с результатами исследования опубликована в журнале «Вестник ПНИПУ. Прикладная математика и вопросы управления», No 4. Работа выполнена при финансовой поддержке Пермского научнообразовательного центра мирового уровня «Рациональное недропользование».

Реперные точки спины

Сколиоз особенно характерен для детей, часто он формируется в период активного роста, начиная с 5 лет. Здоровый позвоночник – это кривая с физиологическими изгибами в шейном, грудном и поясничном отделах. У ребенка он довольно пластичный, и неправильное распределение нагрузки и другие факторы провоцируют отклонение отдельных позвонков от основной кривой, тем самым формируя сколиоз.

Пример определения реперных точек программой

Своевременное выявление заболевания позволит избежать хромоты, плоскостопия, нарушения кровообращения, дыхания, ущемления нервов и других осложнений у ребенка в будущем. Диагностировать сколиоз на начальной стадии сложно. На январь 2024 года его определяют с помощью физического наблюдения у врача и лучевым методом (рентген или МРТ), который имеет ряд ограничений при частом повторении.

На январь 2024 года в медицине популярны биометрические технологии. Они используют физические и поведенческие характеристики человека и через компьютерное зрение бесконтактно распознают заболевание. Ученые Пермского Политеха разработали проект, который по фотографии спины человека определяет ключевые точки на ее поверхности с помощью созданного нейросетевого алгоритма.Елена Истомина, Directum: Как no-code меняет стоимость проекта 6.3 т

Политехники уже несколько лет исследуют технологии обнаружения сколиоза. Ранее они разработали математический алгоритм, который по трехмерной модели позвоночника диагностирует искривление. Уже готовы интерфейс приложения для телефона и его web-версия. На январь 2024 года ученые ПНИПУ внедрили в технологию искусственный интеллект. В совокупности это позволяет комплексно оценить нарушения осанки и деформации опорно-двигательного аппарата.

Для обучения и тестирования нейросети исследователи использовали 3000 фотографий спины взрослых людей (18-40 лет) и школьников младших классов. Ключевые точки на всех фотографиях определялись с помощью оптических технологий, которые анализируют изображение поверхности тела человека. Так можно дистанционно и бесконтактно определить форму туловища пациента с нарушениями опорно-двигательного аппарата.

«
Мы разработали нейросетевой алгоритм, который определяет 16 специальных точек по фотографии спины. Расположение точек относительно друг друга позволяет сделать вывод о наличии различных нарушений осанки. Нейросетевую модель мы сверяли с ранее созданной пространственной трехмерной моделью, основанной на методе фотограмметрии. С его помощью по видеосъемке спины камерой смартфона с разных ракурсов можно восстановить объемную модель.

поделился Владислав Никитин, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ
»

Никитин Владислав Николаевич

«
Врач или сам человек сможет открыть установленную программу (приложение) и выбрать вариант диагностики. Экспресс-анализ определит нарушения с помощью искусственного интеллекта всего по одному фото, а расширенный вариант – по видеофайлу поверхности спины, снятой с разных ракурсов. В итоге человек получит расшифровку значений и рекомендации по профилактическим упражнениям.

объяснил Иван Шитоев, ассистент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ
»

Исследователи отмечают, что после проведения клинических испытаний и доработки программы, приложение будет готово к запуску на компьютерах и телефонах. Его сможет использовать как врач, так и обычный человек для определения сколиоза.

Разработка ученых ПНИПУ достигает 85% точности. Обученная нейросеть может использоваться в клинической медицине, специалисты которой заинтересованы в появлении валидных инструментов для диагностики деформации позвоночника.



СМ. ТАКЖЕ (2)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  VizorLabs (Визорлабс) (41)
  Вокорд (Vocord) (39)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (32)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (25)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (18)
  Другие (319)

  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (9)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (6)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (5)
  VizorLabs (Визорлабс) (5)
  Ростелеком (4)
  Другие (49)

  VizorLabs (Визорлабс) (11)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (8)
  Nord Clan (Норд Клан) (4)
  Джей Эс Эй Групп (JSA Group) (3)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (2)
  Другие (30)

  VizorLabs (Визорлабс) (13)
  Урбантех (3)
  Ростелеком (3)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (3)
  Транс-Телематика (3)
  Другие (33)

  VizorLabs (Визорлабс) (2)
  Национальный центр информатизации (НЦИ) (1)
  Ростелеком (1)
  Синара-Транспортные Машины (СТМ) (1)
  Трэктис (1)
  Другие (9)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Вокорд (Vocord) (9, 45)
  VizorLabs (Визорлабс) (9, 40)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (17, 32)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (13, 32)
  PTV Group (2, 25)
  Другие (331, 180)

  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (9, 9)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (3, 9)
  PTV Group (1, 6)
  Ростелеком (3, 5)
  VizorLabs (Визорлабс) (2, 5)
  Другие (14, 21)

  VizorLabs (Визорлабс) (7, 11)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (7, 8)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (2, 2)
  Nord Clan (Норд Клан) (1, 2)
  Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 1)
  Другие (16, 16)

  VizorLabs (Визорлабс) (4, 13)
  Технологии безопасности дорожного движения (ТБДД) (1, 3)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (1, 2)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (1, 2)
  Nord Clan (Норд Клан) (1, 2)
  Другие (13, 14)

  PTV Group (1, 1)
  VizorLabs (Визорлабс) (1, 1)
  Сколково Фонд (1, 1)
  ЭЛВИС-НеоТек (1, 1)
  NVI Research (1, 1)
  Другие (3, 3)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  PTV Visum - 25
  Визорлабс Контроль ОТ и ПБ (VizorLabs Health & Safety) - 24
  VisionLabs Luna - 24
  Vocord Traffic - 16
  ЦРТ: Визирь - 14
  Другие 249

  PTV Visum - 6
  VisionLabs Thermo (ранее VisionLabs Termo) - 5
  VisionLabs Luna - 5
  Визорлабс Контроль ОТ и ПБ (VizorLabs Health & Safety) - 4
  Nord Clan: RDetector - 3
  Другие 33

  Визорлабс Контроль ОТ и ПБ (VizorLabs Health & Safety) - 6
  Vmx SILA: HSE - 2
  Nord Clan: RDetector - 2
  Визорлабс Ревизор (VizorLabs Digital Supervisor) - 1
  PTV Visum - 1
  Другие 28

  Визорлабс Контроль ОТ и ПБ (VizorLabs Health & Safety) - 9
  ТБДД: Азимут Комплексы фотовидеофиксации - 3
  Vizorlabs Платформенное решение видеоаналитики - 2
  VisionLabs Luna - 2
  Русатом Интеллектуальная транспортная система - 2
  Другие 17

  PTV Visum - 1
  NVI Solutions: owl.Guard - 1
  Tracktice Система подсчета пассажиропотока - 1
  Orwell 2k - 1
  Softline Digital: RozniTech Платформа для сетевого ритейла (ранее Retailix.Ai) - 1
  Другие 1