Мэрия Краснодара расторгла контракты на строительство детсадов и школы с подрядчиками
15:08
Глава Новороссийска пригрозил УК лишением лицензий за срывы отопительного сезона
14:50
Глава Анапы прокомментировала сбои с отоплением в двух школах
14:41
Верховный суд разрешил уголовное преследование судьи из Сочи по делу о взятке
14:31
Житель Краснодара получил 2,5 года принудительных работ за фейки о ВС РФ
14:11
Двое кубанских полицейских вошли в число 36 награждённых МВД России
14:04
Доля премиального жилья на Кубани вдвое превысила показатель Крыма
14:00
На тысячу жителей Краснодара приходится около 20 квартир в новостройках
13:51
Сроки сдачи 17 многоэтажек на Кубани сдвинули на 2027 год
13:26
В Сочи мигрант-нелегал попался на краже дорогих кроссовок
13:07
Жителя Кубани обвиняют в хищении средств на содержание кладбища
12:58
Центр "Платформа" помог краснодарскому бизнесу освоить цифровые инструменты
12:46
Более 430 экскурсий на предприятия прошли для кубанских школьников и студентов
12:35
Здравницы Сочи обновили пакет предложений для семейного отдыха и оздоровления
12:24
На Кубани экс-почтальона осудили за хищение пенсий и коммунальных платежей
12:14

Разработка "Ростелекома" и Сеченовского Университета повысит точность операций на легких

 Пресс-служба "Ростелекома"

Фото: Пресс-служба "Ростелекома"
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

KrasnodarMedia, 10 ноября. Сеченовский Университет протестирует ИИ-модуль для планирования операций на легких, разработанный совместно с компанией "РТК Радиология" (цифровой кластер "Медицина" ПАО "Ростелеком"). Уникальная российская разработка призвана сделать хирургическое лечение заболеваний легких более точным и менее травматичным. Ее главная задача — помочь врачам максимально сохранить здоровые ткани органа и дыхательную функцию пациентов.

Пилотный проект пройдет в подразделениях Сеченовского Университета — Институте персонализированной онкологии и Клинике госпитальной хирургии № 2. Специалисты проверят работу системы на обезличенных компьютерных томограммах (КТ) не менее 30 пациентов и сопоставят результаты автоматического анализа с экспертной оценкой врачей, оценят качество и воспроизводимость результатов автоматического анализа, а также определят, насколько полученные данные могут быть полезны при планировании хирургических вмешательств. Технологию планируется внедрить в клиническую практику в 2027 году.

При хирургическом лечении опухолей легких важно не только удалить пораженные ткани, но и максимально сохранить здоровую часть органа. Для этого хирург должен учитывать расположение опухоли относительно сосудов и бронхов, индивидуальные анатомические особенности пациента и возможное влияние операции на дыхательную функцию. Разработанный модуль призван облегчить эту задачу за счет автоматического анализа КТ и построения трехмерной модели легких.

Система с помощью искусственного интеллекта выделяет на КТ-изображениях новообразования, доли и сегменты легких, бронхи, артерии и вены. На основе полученных данных формируется интерактивная 3D-модель, позволяющая хирургу изучать взаимное расположение анатомических структур и оценивать возможные последствия удаления части органа. Кроме того, модуль рассчитывает прогнозируемую дыхательную функцию после резекции (операции по удалению части легкого), учитывая соотношение объема удаляемой ткани и общего объема легких. Результаты анализа сохраняются в виде отчета, который может быть включен в электронную медицинскую карту пациента.

Марина Секачева, директор Института персонализированной онкологии Сеченовского Университета:
"Для нас важно, чтобы разработанное решение с помощью ИИ позволяло быстро выявлять патологии и анализировать их расположение относительно анатомических структур легких, прогнозировать дыхательную функцию пациента после хирургического вмешательства. Это дает дополнительную информацию для предоперационного планирования и позволяет снизить травматизацию пациента при резекции".

Андрей Долгов, заместитель технического директора "РТК Радиология":
"Основная цель модуля — предоставить хирургу объективную, количественно обоснованную оценку анатомических особенностей конкретного пациента. Интерактивная 3D-модель позволяют врачу эффективно анализировать взаимное расположение патологий и анатомических структур легкого, включая сосудистую сеть, бронхи, доли и сегменты легких. Это сокращает время оценки КТ-исследования перед операцией, а управляемая 3D-модель с возможностью настройки визуализации структур особенно важна в сложных клинических случаях, когда стандартных данных недостаточно".

Ранее разработка уже прошла первичную апробацию в клиниках Сеченовского Университета. На первом этапе специалисты оценивали качество автоматического выделения легочной ткани, бронхов и сосудов на КТ-изображениях. По итогам тестирования коэффициент точности сегментации легочной ткани (DICE) достиг 93%, охват ветвлений бронхиального дерева — 96%, сосудистого дерева — 97%.

Реклама. Рекламодатель: ПАО "Ростелеком". ОГРН 1027700198767 Юр.адрес: 191167, г. Санкт-Петербург, вн.тер.г. муниципальный округ Смольнинское, наб Синопская, д. 14

232620
25
76

Отправить сообщение в редакцию сайта?

   
поделиться