
Разработка информационно-рекомендательной системы для анализа рентгеновских снимков с использованием ИИ
Описаны этапы проектирования архитектуры, выбора технологий и реализации ключевых модулей системы, включающей интеллектуальный анализ изображений с применением сверточных нейронных сетей (CNN) и технологий Grad- CAM для визуализации признаков патологий.
Введение.
Современные информационные технологии играют ключевую роль в цифровизации медицины, в частности — в автоматизации и повышении эффективности диагностики заболеваний. Разработка интеллектуальных систем для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки органов грудной клетки, актуальна в условиях увеличения потока пациентов, нехватки специалистов и необходимости быстрой и точной диагностики.
Целью работы является создание программного обеспечения, способного автоматически анализировать медицинские изображения, выдавать предварительное диагностическое заключение и визуализировать ключевые признаки патологий, что облегчает принятие решений медицинскими специалистами.
Особенно остро эта проблема проявилась в период пандемии COVID-19 и сохраняет свою значимость в сфере выявления пневмоний, туберкулёза и других лёгочных патологий.
Анализ существующих решений.
Существующие программные продукты для автоматизированной диагностики лёгочных заболеваний (CheXNet, COVID-Net, Aidoc, Qure.ai и др.) либо требуют интеграции с внешними сервисами, либо ограничены по функционалу, недоступны для локального использования или имеют сложный интерфейс для врача. Большинство решений не адаптированы для использования в условиях ограниченного доступа к интернету и зачастую не предоставляют возможность локального внедрения
Архитектура и технологии.
Разрабатываемая система построена по клиент-серверной архитектуре и включает три основных модуля:
Клиентская часть — веб-интерфейс на HTML/CSS с использованием Jinja2,
Серверная часть — микрофреймворк Flask на языке Python,
Модуль интеллектуального анализа — сверточные нейронные сети (CNN), обученные на открытых датасетах ChestX-ray14, COVIDx и др.
Поток данных в системе:
Пользователь через веб-интерфейс загружает рентгеновский снимок, который обрабатывается сервером (нормализация, фильтрация), далее поступает в модуль анализа. После обработки нейросетью система возвращает вероятностное заключение и визуализирует области внимания (Grad-CAM), облегчая интерпретацию для врача.
Архитектура и технологии.
Разрабатываемая система построена по клиент-серверной архитектуре и включает три основных модуля:
Клиентская часть — веб-интерфейс на HTML/CSS с использованием Jinja2,
Серверная часть — микрофреймворк Flask на языке Python,
Модуль интеллектуального анализа — сверточные нейронные сети (CNN), обученные на открытых датасетах ChestX-ray14, COVIDx и др.
Поток данных в системе:
Пользователь через веб-интерфейс загружает рентгеновский снимок, который обрабатывается сервером (нормализация, фильтрация), далее поступает в модуль анализа. После обработки нейросетью система возвращает вероятностное заключение и визуализирует области внимания (Grad-CAM), облегчая интерпретацию для врача.
Результаты и практическая значимость.
В ходе реализации создан работоспособный прототип системы, позволяющий автоматически загружать рентгеновские снимки, выполнять их предобработку, анализ и визуализацию ключевых признаков патологий. Итоговый результат выводится в виде краткого текстового заключения и выделения подозрительных областей на изображении.
Система может быть использована как вспомогательный инструмент для поддержки принятия решений, особенно в учреждениях с недостатком специалистов или высокой нагрузкой на медицинский персонал.
Заключение.
Реализация информационно-рекомендательной системы для анализа рентгеновских снимков с применением ИИ и современных технологий вебразработки позволяет повысить эффективность и точность диагностики лёгочных заболеваний. Внедрение таких решений способствует развитию цифровой медицины, увеличивает доступность качественной диагностики и снижает влияние человеческого фактора.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning.
Stanford ML Group.
Aidoc. AI solutions for radiology.
Qure.ai. AI in medical imaging.
Wang X., Peng Y., Lu L., Lu Z., Bagheri M., Summers R.M. ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases. // Proceedings of the I.E.E.E. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017
Ormeli M.F. Saratov State Technical University named after Gagarina Yu.A. (Saratov, Russia)
Автор:Ормели М.Ф.
студент магистратуры ИнПИТ Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А. (г. Саратов, Россия)
Теги: ИИ
234567 Начало активности (дата): 09.08.2025
234567 Кем создан (ID): 989
234567 Ключевые слова: информационная система, рентген, искусственный интеллект, обработка изображений, диагностика, нейронные сети, язык Python
12354567899
Похожие статьи
Внебольничная пневмония у взрослыхРентген на дому 8 495 22 555 6 8
В Саратове искусственный интеллект читает рентген-снимки ставит диагнозы
Врачам открыли доступ к порталу с искусственным интеллектом
Японские ученые научили ИИ анализировать рентген-снимки грудной клетки