Описание проекта
Наш продукт — это инновационное медицинское ПО, которое интегрируется с системой архивации и общения PACS клиники и в фоновом режиме автоматически сегментирует злокачественные образования, включая рак молочной железы, на КТ-изображениях.
ИИ-модуль превращает стандартное КТ-исследование грудной клетки — процедуру, которую ежегодно проходят более 500 тысяч женщин в России, — в высокоточный автоматизированный инструмент уточняющей диагностики рака молочной железы. Он полностью обходит дефицит МРТ- и ПЭТ-КТ-аппаратов, а также высокую стоимость и длительность работы традиционных методов.
Продукт помогает врачам-рентгенологам, онкологам, хирургам и научным сотрудникам значительно ускорить разметку изображений (в 40 раз!), минимизировать риск пропуска опухоли и повысить точность аннотаций. Кроме того, решение предоставляет удобные инструменты аналитики и версионирования моделей, что делает его пригодным как для клинической практики, так и для исследований.
На текущем этапе разработана нейронная сеть на основе гибридной трансформерной архитектуры LHU-Net, которая демонстрирует качественны показатели точности сегментации сложных случаев рака молочной железы: 77,8% по коэффициенту Dice (точность) и 3,57 мм по расстоянию Хаусдорфа 95-й перцентили (ошибка). В дальнейшем мы планируем расширить функционал для сегментации других целевых объектов, а также создать удобную административную панель для управления потоками DICOM-файлов из разных медицинских организаций.
