Кейс CodeInside: Разработка веб-приложения для сети стоматологии, которое позволяет автоматизировать процесс разметки КТ-снимков. Для этого была создана модель машинного обучения, разработан вьюер и интегрирован в архитектуру веб-приложения.
Заказчик
Рентгенодиагностический центр, занимающийся современными методами исследований челюстно-лицевой области, в том числе с применением конусно-лучевой компьютерной томографии.
Цель проекта
Разработать информационную систему по обработке DICOM-изображений, способную автоматизировать процесс разметки челюстей (черепа):
- определять расстояние между контрольными точками на челюсти;
- измерять углы;
- строить плоскости и определять их соотношение;
- сравнивать соотношение с нормой;
- учитывать расхождения с нормой и формировать воды на основе расхождений.
Как работает система?
- Начало работы: врач загружает снимки в систему
- Нанесение разметки на снимок: система обрабатывает снимок и наносит предиктивную разметку используя технологию ML
- Корректировка разметки врачом: специалист редактирует разметку и/или подтверждает корректность расположения контрольных точек
- Сохранение изображения: система сохраняет подтвержденное изображение для «дообучения» ML-моделей
- Выявление отклонений: система анализирует изображение и выявляет аномалии
- Подробный отчет: через несколько минут готов наглядный отчет о текущем состоянии и возможных изменениях в зубочелюстных аномалиях
Переходите и читайте подробнее на нашем сайте.
