В подведомственном Минобрнауки России Пензенском государственном университете (ПГУ) создали кроссплатформенное приложение, оценивающее качество рентгеновских изображений. Оно поможет снизить количество повторных исследований, ускорит постановку диагноза, уменьшит лучевую нагрузку на пациента и снизит затраты на проведение процедуры. Разработка найдет свое применение в рентген-кабинетах и в учебном процессе для подготовки врачей-рентгенологов. О разработке рассказало ТАСС.

Ежегодно по всему миру производится около четырех миллиардов рентгенографических исследований. Такая большая цифра вполне оправдана. С помощью рентгенографии выявляются патологические изменения в организме: опухоли, изменения в костях, воспаления, наличие жидкости в легких и другие.

Травматология, пульмонология, стоматология, урология, гинекология, ортопедия — не могут обойтись без рентген-снимков.

Отметим, для человека процедура безопасна, потому что используется минимальная доза излучения.

Для интерпретации рентгенограммы врач должен обладать знаниями, опытом и насмотренностью. Однако не всегда все зависит от медика. Рентгеновские изображения должны быть хорошего качества. Только в этом случае снимки будут иметь диагностическую ценность и пригодность.

Примерно от 5 до 15% всех рентгеновских изображений имеют недостаточное или низкое качество и требуют повторного выполнения. Из-за этого задерживается постановка диагноза, происходит повторное облучение пациента, возникают диагностические ошибки, требуются дополнительные финансовые затраты.

Исследователи Пензенского государственного университета — д-р техн. наук, профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» Леонид Кривоногов и студентка Медицинского института Дарина Улыбина — разработали специальное приложение, способное сразу определить качество полученного снимка. Это поможет избежать многих проблем и трудностей. Кроме того, с помощью приложения станет возможным подобрать наиболее подходящий пресет для каждого конкретного случая.

Самостоятельное кроссплатформенное приложение от пензенских разработчиков объединяет в себе комплекс математических алгоритмов. В него включено одиннадцать метрик для оценки качества изображения. Это позволяет оценивать рентгенограмму всесторонне, а не только ее отдельные части.

Исследователь Леонид Кривоногов рассказал, единичный математический оператор имеет ограниченную чувствительность к полному спектру возможных искажений. По его словам, каждая метрика формализует и измеряет лишь один, реже несколько, аспектов изображения, а остальные игнорирует. А они не менее важны для диагностики. Это приводит к возникновению ситуаций, когда метрика демонстрирует высокие значения, в то время как рентгеновское изображение неполноценное или наоборот.

11 метрик поделены на две группы: три метрики, при вычислении которых требуется эталонное (референтное) изображение; 9 метрик, для вычисления которых референтное изображение не требуется.

Каждая отвечает за конкретную задачу: оценку информативности изображения, меры резкости, отношение сигнала к шуму (контрасту к шуму), динамический диапазон, резкость границ и другие параметры. Приложение содержит инструкцию, где дается описание метрик. Каждая метрика имеет свою шкалу оценки. С ее помощью врач смотрит, соответствует ли качеству рентгеновское изображение или нет.

Все загружаемые изображения сравниваются с эталонной группой, так как в ней задан стандарт того, как должен выглядеть рентгеновский снимок. Однако стандарт может задать и сам пользователь приложения. Врач-диагност может загрузить снимок и отметить его как эталонный. В этом случае приложение будет ориентироваться именно на этот снимок, подстраивая все метрики.

Приложение простое в использовании. У него интуитивно понятный интерфейс. В левой панели управления пользователю предлагается загрузить изображение и установить эталон, если он есть. После загрузки изображения в этой же части интерфейса необходимо кликнуть на кнопку «оценить качество». Список загруженных снимков, панель инструментов (оценка, сравнение, отчет), инструкция, генерирование отчета также располагаются в этой части.

В центральной области можно просмотреть загруженные изображения и анализ метрик качества. Он выводится в виде графиков. По цветовой индикации определяется качество рентгеновского изображения: зеленый — отличное, оранжевый — удовлетворительное, красный — низкое. Доступно и словесное описание.

Приложение поддерживает различные форматы: DICOM (медицинский стандарт), JPEG, PNG и другие.

Для удобства пользователя в конце работы предлагается сгенерировать отчет об оценке качества изображения, где будет вся информация. Здесь врач также может написать свои рекомендации, например, переснять снимок с уходом вправо, влево и так далее.

Разработчики предполагают, что приложение сможет подсказать, какой пресет будет лучше, чтобы не увидеть на рентгеновском снимке что-то помимо основного заболевания.

Студентка Дарина Улыбина подчеркивает, что пресеты привносят искажения, поэтому необходимо выбрать наиболее подходящий:

В Пензенском госуниверситете проверили состоятельность разработки. Было проанализировано около 100 рентгеновских снимков из открытых баз данных. Приложение вычисляет искаженные снимки и указывает на неверный выбор пресета. 

Ноу-хау станет незаменимым помощником рентгенлаборантам, врачам-рентгенологам. Оно поможет снизить количество повторных исследований, ускорит постановку диагноза, уменьшит лучевую нагрузку на пациента и снизит затраты на проведение процедуры. Предполагается интегрировать его в рабочую станцию рентгенолога, как систему «второго мнения». 

Кроме того, приложение можно использовать в качестве обучающей программы для студентов медицинских вузов.

Исследователи продолжают работу над приложением. В скором времени оно сможет давать рекомендации лаборанту или врачу рентгенологу, на какую метрику лучше ориентироваться при определенном заболевании. 

В будущем планируется внедрить его для обучения студентов Медицинского института ПГУ.