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.Помощник или конкурент? Чем ИИ может быть полезен в HR-процессах

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) (26)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (19)
  Другие (369)

  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (9)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (6)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (5)
  VizorLabs (Визорлабс) (5)
  Ростелеком (4)
  Другие (55)

  VizorLabs (Визорлабс) (11)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (8)
  Nord Clan (Норд Клан) (4)
  Джей Эс Эй Групп (JSA Group) (3)
  SteadyControl (2)
  Другие (33)

  VizorLabs (Визорлабс) (13)
  SteadyControl (6)
  Ростелеком (3)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (3)
  Транс-Телематика (3)
  Другие (36)

  SteadyControl (5)
  Nord Clan (Норд Клан) (3)
  Северсталь-Инфоком (3)
  Интеллектуальные технические системы НПО (НПО ИТС) (2)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (2)
  Другие (28)

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)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (13, 33)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (17, 32)
  PTV Group (2, 25)
  Другие (354, 238)

  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (9, 9)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (3, 9)
  PTV Group (1, 6)
  Ростелеком (3, 5)
  VizorLabs (Визорлабс) (2, 5)
  Другие (17, 30)

  VizorLabs (Визорлабс) (7, 11)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (7, 8)
  SteadyControl HoReCa (1, 3)
  SteadyControl (1, 3)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (2, 2)
  Другие (18, 19)

  VizorLabs (Визорлабс) (4, 13)
  SteadyControl HoReCa (1, 7)
  SteadyControl (1, 7)
  Технологии безопасности дорожного движения (ТБДД) (1, 3)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (1, 2)
  Другие (15, 18)

  SteadyControl (1, 5)
  SteadyControl HoReCa (1, 5)
  Nord Clan (Норд Клан) (1, 3)
  PTV Group (1, 2)
  Интеллектуальные технические системы НПО (НПО ИТС) (1, 1)
  Другие (12, 12)

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
  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 23
  Vocord Traffic - 16
  Другие 275

  PTV Visum - 6
  VisionLabs Thermo (ранее VisionLabs Termo) - 5
  VisionLabs Luna - 5
  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 4
  Визорлабс Контроль ОТ и ПБ (VizorLabs Health & Safety) - 4
  Другие 37

  Визорлабс Контроль ОТ и ПБ (VizorLabs Health & Safety) - 6
  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 3
  Vmx SILA: HSE - 2
  Nord Clan: RDetector - 2
  Clearview AI ПО для распознавания лиц - 1
  Другие 29

  Визорлабс Контроль ОТ и ПБ (VizorLabs Health & Safety) - 9
  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 7
  ТБДД: Азимут Комплексы фотовидеофиксации - 3
  Vizorlabs Платформенное решение видеоаналитики - 2
  Русатом Интеллектуальная транспортная система - 2
  Другие 19

  SteadyControl Система контроля и управления персоналом - 5
  Nord Clan: ML Sense - 3
  PTV Visum - 2
  ЦРТ: Визирь - 1
  N3.Аналитика - 1
  Другие 8