VerteScan

Интеллектуальный помощник на основе технологий компьютерного зрения. Проект предоставляет весь необходимый инструментарий для работы с рентгеновскими снимками позвоночника, включая автоматическую разметку “в один клик” с помощью ИИ: сегментация и разметка концов проекций замыкательных линий позвонков на рентгенограммах позвоночника, расчёт показателей сагиттального баланса.

5/5
0 скачиваний
1 отзыв
Файлы защищены
VerteScan
Подходит для задач:
Image Segmentation
Сферы:
Медицина
Библиотеки:
Другая библиотека
Тэги:Гравитация 2026
#AiForMed
#ComputerVision
#Segmentation
#AI
#MedTech
#Healthcare
#Surgery
Ключевые слова:
#сегментация
#ИИ
#лечение
#диагностика
#хирургия

Описание

Для врачей

Проект VerteScan.ru автоматизирует трудоёмкий процесс ручной разметки позвонков на рентгенограммах позвоночника и расчёт показателей сагиттального баланса. Решение работает на базе модели компьютерного зрения: система принимает полноростовые или поясничные рентгеновские снимки, автоматически сегментирует позвонки, определяет их ключевые точки (концы проекций замыкательных линий позвонков) и рассчитывает антропометрические показатели. Проект предназначен для спинальных хирургов, врачей-рентгенологов, диагностических центров и производителей позвоночных имплантов, обеспечивая быструю и объективную предоперационную подготовку, а также стандартизированный послеоперационный контроль.

Для бизнеса

Решение устраняет «узкое место» в рабочем процессе за счёт автоматизации рутинной разметки. Для медицинских организаций это означает сокращение времени подготовки заключения на один случай, снижение нагрузки на узких специалистов, стандартизацию качества измерений (устранение субъективного фактора и межэкспертной вариабельности) и рост пропускной способности рентген-кабинетов. В результате организация снижает затраты, ускоряет принятие клинических решений и минимизирует риски диагностических ошибок.

Возможности

  • Автоматическая разметка анатомических структур

  • Ручная корректировка с помощью встроенного редактора

  • Автоматический расчет антропометрических характеристик позвоночника

  • Облачное хранение, каталогизация, просмотр, ручная разметка снимков

  • Интеграция с медицинскими информационными системами

Алгоритм работы

  1. Загрузка данных. Пользователь загружает изображение или DICOM

  2. Автоматический анализ. Модель детектирует позвонки, классифицирует их и определяет ключевые точки.

  3. Постпроцессинг. Система формирует анатомическую разметку, рассчитывает антропометрические показатели и проверяет анатомическую корректность (например, последовательность позвонков).

  4. Ручная корректировка. При необходимости пользователь может внести изменения в полученную разметку в графическом редакторе.

  5. Автоматический пересчёт. После изменения разметки система автоматически пересчитывает показатели.

Про модель

Архитектура: модель компьютерного зрения на базе Ultralytics YOLO11, дообученная на специализированном датасете из более 1 500 снимков (полноростовые + поясничный отдел позвоночника, пред- и постоперационные с металлоконструкциями) из различных доменов с применением аугментации изображений, решает задачу сегментации - детектирует позвонки, классифицирует их, находит их ключевые точки (концы проекций замыкательных линий).

Открытая часть датасета: VertebraeKeypoints50

Входные данные:

Цветное изображение (RGB) в виде массива numpy.ndarray.

Выходные данные:

изображение с нанесённой разметкой;

структурированные данные, включающие:

  • координаты объектов (bounding boxes),

  • метки классов позвонков и уверенность модели,

  • координаты ключевых точек.

Метрика качества до применения постпроцессинга (подробнее):

Отдел позвоночника

PCK1

шейный

0.95

грудной

0.81

поясничный

0.9

Апробация

Продукт представлен и высоко оценён на XIII съезде Российской Ассоциации хирургов-вертебрологов. Одновременно было запущено тестирование продукта, в котором приняли участие 29 врачей-нейрохирургов из ведущих нейрохирургических центров по всей стране (ВМедА им. Кирова, НМХЦ им Пирогова, ФГБУ «ФЦТОЭ» МЗ России, ФГБУ ННИИТО им. Я.Л.Цивьяна, ГАУЗ СО ГКБ40, Ильинская больница, БУЗ ВО ВГКБСМП №1 и др.)

Показатели

  • Точность: метрика PCK1 ~94% на уровне межэкспертного согласия (валидация по разметке 3 специалистов на датасете ~1500 снимков).

  • Скорость: сокращение времени анализа снимка с 20-30 мин (ручная разметка) до 1 минуты (взаимодействие с интерфейсом, автоматическая разметка).

  • Стабильность: снижение межэкспертной вариабельности измерений.

Перспективы развития

Заложена техническая база для расширения на фронтальные проекции, интраоперационный анализ степени коррекции, создан фундамент для предиктивной аналитики.

Интеллектуальная собственность

Правообладатель: НИУ «Высшая школа экономики»

Получено свидетельство о государственной регистрации базы данных. Режим коммерческой тайны (ноу-хау) в отношении исходного кода и алгоритмов.

Кейс: Как VerteScan сокращает время анализа рентгенов позвоночника с 30 минут до секунд

Публикация в соц. сетях: https://vk.com/wall4755576_615

Предпросмотр файлов

Файлы защищены автором

Автор ограничил доступ к файлам модели. Скачивание, просмотр и клонирование файлов недоступны. Для использования модели доступен инференс.

Просмотры

Скачивания

Похожие модели

Кейсы внедрения

Обсудите модель
с топами рынка в бизнес чате
Есть вопросы по модели?
Написать автору

Оценка

Детали модели

Автор: Vertescan
Объем: 225.37 МБ
Комментарии: 0
Просмотры: 102
Файлы: Защищённый контент
Лицензия: Other (specified in description)
Дата добавления: 05.05.2026

Автор

Vertescan

Vertescan

Команда

Профиль команды
Загрузка...
Загрузка комментариев...