Группа ученых Пермского политехнического университета разработала приложение для диагностики вестибулярного неврита и прединсультных состояний. Программное обеспечение устанавливается на смартфон, не требует дополнительных датчиков и устройств и в перспективе способно заменить специализированное медицинское оборудование. Результаты работы опубликованы в журнале «Физические приборы для экологии, медицины, биологии».
Некоторые заболевания, например, вестибулярный неврит, двусторонняя вестибулопатия или болезнь Меньера приводят к нарушению вестибулоокулярного рефлекса, обеспечивающего стабилизацию взгляда во время движений головы. В результате человек испытывает сильные головокружения. Чтобы проверить, насколько сильно нарушен рефлекс, врачи проводят видео-импульсный тест поворота головы ― специальное оборудование оценивает, насколько взгляд пациента способен фокусироваться на одной точке при резком повороте головы. Этот же тест позволяет выявить прединсультное состояние: если при головокружениях рефлекс в норме, то проблема в нарушении мозгового кровообращения.
Специализированные приборы, с помощью которых можно проводить диагностику, достаточно дорогие: это аппаратно-программное решение, включающее в себя камеры с приспособлением для их фиксации, инерциальные датчики на голове пациента и программное обеспечение. При этом устройства производят только за рубежом, а ПО контролируется по подписке и может быть отозвано, рассказал аспирант кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ Геннадий Мамыкин.
«По инициативе одной из пермских больниц мы начали разработку диагностирующего программного обеспечения для смартфонов. Обрабатывая видео с помощью нейросетевых алгоритмов, мы можем определять положение головы и глаз пациента ― это ключевые данные, необходимые врачам для верной диагностики. Методы обработки изображения большей частью основаны на сверточных нейронных сетях, но мы ведем работу над тем, что бы обрабатывать видео с помощью так называемых графовых сетей ― Graph Attention Networks», ― рассказал Геннадий Мамыкин.
Программа разработана для операционной системы iOS, то есть устройств Apple ― помимо съемки видеоизображения они позволяют делать 3D-сканирование лица, которое используется при разблокировке. Сырые данные с этой камеры также помогают ученым уточнять положение головы в кадре. При этом для высокой точности работы алгоритмов требуются смартфоны с камерами высокого разрешения. Качество Full HD Геннадий Мамыкин называет нижней гранью необходимого: дело в том, что кроме определения положения головы в абсолютных углах, необходимо детектировать и положение зрачков пациента на видео. Чем больше пикселей зоны зрачка окажется на изображении, тем точнее будут работать алгоритмы.
«Для определения точности мы должны отталкиваться от опорных датчиков, которые позволяют оценить погрешность. Работу нашего приложения мы оценивали на так называемых инерциальных датчиках ― это небольшие гироскопы, которые располагались на затылке пациента. Эти данные мы использовали как эталонный образец, с которым сравнивали точность нашего метода, а результаты исследования описали в научной статье», ― отметил Геннадий Мамыкин.
Разработку передали на предварительное тестирование в поликлиниках. Также ученые набирают базу данных среди здоровых пациентов и пациентов с нарушениями. На основе этой информации будет обучен модуль, предоставляющий врачам рекомендации по диагностике.
Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ
Фото: sdecoret / ru.123rf.com
