Проектирование системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с использованием технологий компьютерного зрения

В статье рассмотрено проектирование системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с использованием технологий компьютерного зрения. Была определена архитектура системы поддержки принятия решений, обозначены назначение и функции модулей системы, спроектированы связи между модулями, определены входная и выходная информация для модулей системы, разработаны алгоритмы функционирования модулей. Разработанная система поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с использованием технологий компьютерного зрения может быть использована в составе автоматизированного рабочего места хирурга, уролога или радиолога, встроена в программно-аппаратные комплексы компьютерной томографии. Система поддержки принятия решений позволит снизить временные затраты на проведение медицинских исследований, постановку диагноза и выбор врачебного решения при планировании операций и может быть адаптирована для решения диагностических задач, связанных с анализом и оценкой медицинских изображений.

1. Мелдо А.А. Искусственный интеллект в медицине: современное состояние и основные направления развития интеллектуальной диагностики / А.А. Мелдо, Л.В. Уткин, Т.Н. Трофимова // Лучевая диагностика и терапия. – 2020. – № 1 (11). – С. 9-17.

2. Назаренко Г.И. Медицинские информационные системы: теория и практика / Г.И. Назаренко, Я.И. Гулиев, Д.Е. Ермаков. – Москва: Физматлит, 2005. – 320 с.

3. Пранович А.А. Искусственный интеллект в диагностике и лечении мочекаменной болезни / А.А. Пранович, А.К. Исмаилов, Н.А. Карельская, А.А. Костин, Г.Г. Кармазановский, А.А. Грицкевич // Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. – 2022. – Т. 8. – № 1. – С. 42-57.

4. Шубкин Е.О. Обзор методов сегментации медицинских изображений / Е.О. Шубкин // Молодежь и современные информационные технологии: Сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. – Томск, 2021. – С. 90-91.

5. Руденко М.А. Система детектирования и анализа объектов на КТ-снимках в урологии / М.А. Руденко, А.В. Руденко, М.А. Крапивина, В.С. Лисовский // III Международная конференция по нейронным сетям и нейротехнологиям (NeuroNT'2022): Сборник докладов. – Санкт-Петербург, 2022. – С. 38-42.

6. Руденко А.В. Метод оценки результатов детектирования и классификации объектов на медицинских изображениях / А.В. Руденко, М.А. Руденко, И.Л. Каширина // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2024. – № 1. – С. 137-148.

7. Руденко М.А. Нечеткая модель классификации медицинских изображений на основе нейронных сетей / М.А. Руденко, А.В. Руденко // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2021. – Т. 1. – С. 336-339.

8. Руденко А.В. Поддержка принятия врачебных решений при планировании проведения процедуры лазерной литотрипсии / А.В. Руденко, М.А. Руденко // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2024. – № 2 (238). – С. 278-289.

9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022667880 Российская Федерация. Программа автоматизации процесса первичной обработки результатов компьютерной томографии и создания набора изображений для детектирования: опубл. 28.09.2022 / Руденко А.В.; правообладатель Общество с ограниченной ответственностью «Смардис». – Зарегистрировано в Государственном фонде алгоритмов и программ.

10. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022681242 Российская Федерация. Программа анализа результатов детектирования, расчета параметров и 3D–визуализации объектов, обнаруженных в результате детектирования на медицинских изображениях, полученных после компьютерной томографии: опубл. 10.11.2022 / Руденко А.В., Руденко М.А., Лисовский В.С., Крапивина М.А.; правообладатель Общество c ограниченной ответственностью «Смардис». – Зарегистрировано в Государственном фонде алгоритмов и программ.