Компьютерная диагностика зрения: Компьютерная диагностика зрения | Тонус Кстово

Компьютерная диагностика зрения 👀 в Нижнем Новгороде

Какие преимущества у компьютерной диагностики зрения?

Помимо быстроты и очевидной функциональности, высокотехнологичное оборудование дает возможность за максимально короткий период времени:

• проверить множество параметров органа зрения
• поставить верный диагноз
• назначить эффективную схему лечения
• порекомендовать пациенту ту или иную операцию, с учетом ее необходимости при данной патологии

Уникальная аппаратура для компьютерной диагностики зрения ведущих мировых производителей в совокупности с профессионализмом врачей является гарантией своевременного обнаружения любого заболевания. Новейшие технологии дают прекрасную возможность диагностировать заболевания на самых ранних стадиях.

Кому необходимо пройти компьютерную диагностику зрения? Диагностика зрения в Нижнем Новгороде.

Диагностика зрения обязательна для каждого, даже в отсутствии жалоб на ухудшение зрения. Ранняя диагностика и лечение таких заболеваний, как глаукома, катаракта, отслойка сетчатки и других – единственный способ предупредить угрожающую частичную или полную потерю зрения. Задуматься о необходимости постоянного контроля за здоровьем своих глаз и регулярной проверке зрения стоит тем людям, чья наследственность отягощена заболеваниями органа зрения (глаукома, катаракта, нарушения рефракции и др.), ведь лучший способ предотвратить потерю зрения – своевременная диагностика и лечении патологии на ранних стадиях.

Компьютерная диагностика зрения в Нижнем Новгороде

В офтальмологической клинике «Тонус АМАРИС» Вы можете пройти полное диагностическое обследование органа зрения, вне зависимости от характера жалоб или клинических проявлений заболевания. Наши специалисты имеют возможность проводить компьютерную диагностику зрения пациентам любого, возраста (даже самым маленьким!) на новейшем инновационном оборудовании производства Германии и Японии. Во время компьютерной диагностики зрения фиксируется множество параметров зрительной системы, и это позволяет врачу правильно оценить состояние органа зрения и дать необходимые рекомендации. При этом пациент не испытывает никакого дискомфорта, ведь диагностика зрения на компьютерных аппаратах – бесконтактная. На сегодняшний день бесконтактным методом возможно измерение таких параметров, как:

• внутриглазное давление
• острота зрения
• поля зрения
• определить размеры передней камеры глаза, глазного яблока
• определить толщину хрусталика, толщину роговицы, размеры зрачка, межзрачковое расстояние и множество других параметров.

Информация обо всех проведенных измерениях сохраняется с помощью компьютерных программ.

Диагностика в офтальмологической клинике «Тонус АМАРИС» – это ультрасовременные методы исследования на зарубежном и отечественном оборудовании экспертного класса:

• Электрофизиологическое исследование (ЭФИ) глаза;
• Оптическая когерентная томография (ОКТ, ОСТ);
• Флюоресцентная ангиография глазного дна (ФАГД);
• HRT-диагностика или Хейдельбергская ретинальная томография.

Наше оборудование

Цифровая фундус-камера Zeiss VISUCAM 500

Оптический когерентный томограф Cirrus HD-OCT 5000

Pentacam HR – ротационная Шемпфлюг камера для исследования переднего отрезка глаза (OCULUS, Германия)

Бесконтактный пневмотонометр для измерения внутриглазного давления FT-1000

Проектор знаков для проверки остроты зрения CCP-3100

Компьютерный периметр для исследования полей зрения Twinfield II

Диагностическая станция с возможностью аберрометрического анализа роговицы (Keratron Scout с программой ORK CAM)

A-B-скан для ультразвукового исследования структур глаза

Проектор знаков для проверки остроты зрения CCP-3100

Щелевая лампа для биомикроскопии SL-D4

Автокераторефрактометр RC-5000 для измерения рефракции и кератометрии

Бесконтактный бинокулярный авторефрактометр Plusoptix S08 для измерения рефракции, угла косоглазия, диаметра зрачков и межзрачкового расстояния у детей с 3-х месячного возраста

ЭСОМ – прибор ЭФИ для определения ПЭЧ и КЧСМ

Электроретинограф фирмы MBN для электрофизиологического исследования (ЭФИ) с целью определения ЗВП и ЭРГ

Диагностика зрения (офтальмоскопия) в центре «Микрохирургии глаза»

Диагностика зрения

Диагностика зрения и состояния здоровья глаз проводится с целью выявления нарушений работы зрительного аппарата. Обследование зрения позволяет выявить близорукость, дальнозоркость, ретинопатию, дистрофию сетчатки и другие болезни. Если состояние здоровья человека удовлетворительное и симптомов заболеваний глаз или нарушения зрения нет, рекомендуется проходить профилактическое обследование у офтальмолога примерно 1 раз в год.

Исследование остроты зрения должно проводиться квалифицированным врачом-офтальмологом с использованием специализированного медицинского оборудования.

Основные симптомы глазных заболеваний

Рекомендуется посетить офтальмолога, если вы обнаружили у себя следующие симптомы:

1. Опухлость век, зуд или жжение в глазах.
2. Появление красноты в глазах, либо вокруг них.
3. Боль в глазных яблоках.
4. Изменившийся цвет радужки.
5. Косящие глаза.
6. Двоение в глазах, мелькающие пятна или вспышки.
7. Появление темных пятен в центре или других местах поля зрения.
8. При наличии проблем с фокусировкой.
9. Обильное слезотечение или сухость глаз.
10. Туманность или расплывчатость изображения.
11. Ухудшение или потеря периферического (бокового) зрения.
12. Постоянное плохое зрение в темноте.
13. Излишняя светобоязнь.
14. Наличие радужных кругов вокруг источников света.
15. Искажения – когда прямые линии кажутся волнистыми или кривыми.
16. Наличие пелены перед глазами, которая мешает видеть.

Комплекс по диагностике органа зрения включает в себя большое количество исследований, которые дают возможность выявить болезни глаз и подобрать эффективное лечение.

Наиболее популярные методы диагностики зрения

Визометрия – исследование, позволяющее определить остроту зрения. Выявление нарушения остроты зрения на раннем этапе, дает возможность своевременно начать лечение, так как данный симптом может быть свидетельством развития различных заболеваний. Визометрия проводится либо с помощью таблиц и линз, либо с помощью компьютерной техники.

Тонометрия – измерение внутриглазного давления. Диагностический метод, позволяющий определить повышенное внутриглазное давление (ВГД), что может свидетельствовать о развитии глаукомы. Данный вид диагностики показан всем, кому больше 40 лет.

Рефрактометрия – исследование, позволяющее определить преломляющую способность оптической системы глаза. Данные, полученные методом авторефрактометрии, позволяют выявить отклонения от нормы и аномалии рефракции, такие как дальнозоркость, близорукость или астигматизм.

Периметрия – определение полей зрения. Проводится с помощью компьютерной системы, позволяет выявить наличие глаукомы, атрофии зрительного нерва и других заболеваний.

Биомикроскопия – обследование глаза на специальном микроскопе – щелевой лампе. С помощью офтальмологического микроскопа существует возможность детально, с необходимым увеличением рассмотреть структуры как переднего отрезка глаза, так и более глубоких слоев, вплоть до сетчатки. Метод является абсолютно безболезненным.

Офтальмоскопия – исследование, осуществляемое с помощью офтальмологических инструментов – офтальмоскопа или специальной линзы. Исследование направлено на оценку состояния глазного дна, сетчатки и сосудистой сетки глаза.

Это базовый перечень диагностических методик с доступной ценой, которых, как правило, хватает для выявления глазных болезней. Так же, при необходимости уточнения диагноза, могут использоваться другие методы исследования на специализированном офтальмологическом оборудовании, стоимость которых вам сообщат после приема.

Перед подготовкой к диагностике перед операцией ЛАСИК рекомендуем:

• Воздержаться от ношения контактных линз в течение 7-10 суток.
• Воздержаться от ношения ночных контактных линз за 3-6 месяцев.
• За двое суток до обследования нельзя употреблять алкогольные напитки.
• В день диагностики не применять косметику для глаз.
• Не приезжать на процедуры за рулем собственного авто.
  Вести автомобиль после обследования может быть затруднительно.
• Взять с собой солнцезащитные очки (при обследовании расширяют зрачки, это может вызвать дискомфорт при ярком свете).
• Необходимые для проведения обследования документы: документ, удостоверяющий личность, результаты обследования зрения, выданные другими офтальмологическими клиниками (если есть).
• Предоперационное обследование включает: авторефрактокератометрию, кератотопографию, определение остроты зрения, бесконтактную тонометрию, биомикроскопию, офтальмоскопию, ультразвуковое исследование (при необходимости).

Записаться на обследование в наши клиники, узнать сколько стоит полный пакет глазного обследования для жителей Самары, Казани или Чебоксар и других городов, вы сможете по телефону Официальной Горячей линии «Микрохирургия глаза» 8 800 70 70 616.

Отзывы

Сама читала много отзывов перед операцией. Записалась за 3 месяца и готовилась морально ко дню «Х». Пришла в день обследования — обследовали, дали рекомендации и назначили на операцию на следующий день. Насмотрелась на пациентов — у каждого все индивидуально (девушка с папой возвратилась в тот же день после операции со слезами, что ей больно, на другой день смеялась). Вот он день «Х». Пришла в клинику в очках с «минус 5». Ребята, это много, реально много, понимаю это сейчас. Во время ожидания времени я так переживала, что у меня тремор на руках был. Зашла в оперблок, сижу, закапали капли, сижу, пригласили и тут все у меня оборвалось, я так боялась, хотела встать и уйти, но назад дороги не было. Легла — каждый глаз 3 минуты, все с комментариями хирурга. Вышла я, прочитав сама без очков (мозг еще думает, что у меня «минус 5») ВЫХОД. Дошла до гостиницы сама, не больно (а я то жду боли), прошел час, боли нет, два и три. Да, был дискомфорт, боли не было. В городе была первый раз. Вечером пошли на концерт на площадь, гуляли по площади, ужинали на 22 этаже гостиницы. Чувства не передать. Я сравнивала чувство видеть на 100% сразу эмоционально с рождением детей. Ребята, кто думает, кто читает отзывы, у кого завтра операция — страшно, не больно, эмоционально ни с чем не сравнить. (кроме первой минуты встречи с детьми своими). Низкий поклон медперсоналу. На второй день после операции хотелось расцеловать их. Вы делаете большое дело. Супер.

Трубникова Наталья Геннадьевна

Огромная благодарность врачу -офтальмологу,Фролагиной Я.А.
ровно год назад делала операцию,очень рада и довольна. Врач просто лучший.

виклюк наталья валерьевна

Компьютерное зрение в здравоохранении: варианты использования, примеры и будущее

Что такое компьютерное зрение в здравоохранении?

Как бы удивительно это ни звучало, компьютерное зрение восходит к 1960-м годам, когда компьютеры начали массово появляться в университетах и ​​научных лабораториях. В то время растущее увлечение кибернетикой и робототехникой проложило путь к появлению нескольких важных дисциплин, включая искусственный интеллект и компьютерное зрение.

Однако только на рубеже тысячелетий концепции компьютерного зрения стали реальностью и были реализованы в конкретных продуктах и ​​услугах. От мобильных устройств и систем контроля доступа с функциями распознавания лиц до мощных систем видеонаблюдения с поддержкой искусственного интеллекта, установленных почти во всех крупных городах, до парка автомобилей Tesla с возможностями автопилота — компьютерное зрение теперь является частью нашей реальности.

Здравоохранение было одной из первых отраслей, которая осознала огромный потенциал компьютерного зрения и сверточных нейронных сетей (CNN), лежащих в основе этой технологии. Применение компьютерного зрения в области медицины основано на использовании возможностей искусственного интеллекта и глубокого обучения в различных контекстах. Назовем лишь некоторые из них:

• Анализ изображений DICOM
• Выявление аномалий на МРТ, КТ и рентгенограммах
• Диагностическая помощь
• Хирургическая помощь и предупреждение непреднамеренного удержания хирургических инструментов
• Подсчет клеток крови
• Сканирование сетчатки и раннее выявление структурных изменений
• Выявление и анализ новых или рецидивирующих аномалий кожи
• Дистанционный мониторинг и уход за больными травматическая реабилитация

Теперь, когда мы видим, что область применения компьютерного зрения в здравоохранении значительна, давайте углубимся в суть этой технологии и более подробно рассмотрим, как технология применяется в конкретных областях.

Как работает компьютерное зрение?

Компьютерное зрение является частью более широкого всеобъемлющего термина «искусственный интеллект» и занимается проблемой анализа неподвижных изображений или видеопотоков с целью понимания их содержания, чтобы делать выводы и выполнять определенные действия.

Компьютерное зрение основано на очень сложных математических алгоритмах (нейронных сетях), которые обучаются с использованием наборов данных — коллекций изображений, относящихся к определенному предмету. Чем дольше обучается нейронная сеть и чем больше набор данных, тем выше становится результирующая точность.

Компьютерное зрение претерпело значительные изменения всего за десятилетие, и его средняя точность значительно улучшилась с примерно 50% ранее до 99% в настоящее время. Это можно объяснить сложностью и оптимизацией алгоритмов глубокого обучения и быстрым увеличением объема цифровых изображений в сети, которые можно использовать для обучения нейронных сетей.

Значительные улучшения коснулись и производительности. Современные системы машинного зрения оснащены сверхбыстрыми процессорами с оптимизированными наборами инструкций, графическими процессорами с сотнями параллельных конвейеров и даже специализированными VPU (блоками обработки изображений), способными ускорить выполнение алгоритмов ИИ на аппаратном уровне.

Будущее компьютерного зрения

Несколько факторов будут определять будущую эволюцию технологий компьютерного зрения:

• Постоянно растущая вычислительная мощность основных и специализированных наборов микросхем значительно ускорит распознавание изображений и обнаружение объектов в реальном времени.

• Дальнейшее развитие алгоритмов глубокого обучения (ГО) и рост размера и качества наборов данных будут все больше повышать точность компьютерного зрения, обеспечивая гораздо более высокий уровень детализации.

• Все больше и больше приложений с поддержкой CV будут перемещаться на периферию, то есть работать автономно на терминальных устройствах и мгновенно реагировать на результаты анализа, не дожидаясь обработки данных в облаке.

До сих пор мы использовали несколько терминов, таких как «искусственный интеллект», «машинное обучение», «компьютерное зрение» и «глубокое обучение». Они тесно связаны, но что делает глубокое обучение «глубоким»?

Преимущества глубокого обучения в компьютерном зрении

На заре компьютерного зрения каждый процесс был утомительным, трудоемким и требовал тонны ручного труда для классификации изображений, подготовки данных, управления точками данных и так далее. Все это делало невозможным анализ изображений в реальном времени, а результаты были далеко не всегда точными.

Со временем появление алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений и машины опорных векторов (SVM), позволило разработчикам программного обеспечения автоматизировать огромные куски ручных операций, упаковав их в так называемые «функции» — компактные приложения, способные отслеживать закономерности в изображениях намного быстрее и с несравненно большей эффективностью.

Однако на этом история не закончилась. Когда появилось глубокое обучение, оно навсегда изменило всю игру ИИ и CV. С помощью сверточных нейронных сетей инженеры получили сложный самосовершенствующийся механизм с максимальным уровнем возможностей автоматизации, который требовал лишь тонкой настройки и тщательной подготовки, чтобы успешно обрабатывать большие наборы данных для самостоятельной работы.

Современные системы компьютерного зрения полагаются на традиционные алгоритмы машинного обучения и передовые алгоритмы глубокого обучения для решения самых сложных задач анализа изображений и распознавания объектов.

Кто основные пользователи технологии компьютерного зрения?

Быстрый ответ: любая организация, разрабатывающая или эксплуатирующая программные/аппаратные системы, взаимодействующие с физическим миром с целью обнаружения объектов, людей, особенностей, угроз или аномалий посредством использования устройств захвата изображения (камер) и когнитивных алгоритмов, основанных на работа нейросети.

Несколько очевидных примеров:

• Производители автомобилей.
• Производители систем промышленного контроля, в том числе беспилотных.
• Работники здравоохранения.
• Производители систем безопасности.
• Розничная торговля.
• Операторы крупных площадок.
• Разработчики продуктов, ориентированные на спортивную аналитику.
• Производители карт и навигационных систем.
• Сельскохозяйственные компании.

Для целей этой статьи давайте более подробно рассмотрим одну конкретную отрасль, изобилующую проектами и продуктами компьютерного зрения различных типов.

Преимущества приложений компьютерного зрения в здравоохранении

Как мы упоминали ранее в статье, отрасль здравоохранения является одним из основных бенефициаров быстрого развития технологий компьютерного зрения. Применение компьютерного зрения в здравоохранении помогло улучшить многие медицинские дисциплины и спасти тысячи жизней благодаря улучшенной диагностике, более раннему выявлению проблем со здоровьем и лучшим планам лечения.

Компьютерное зрение — что получают врачи?

Клиницисты и пациенты получают совместную пользу от использования компьютерного зрения в медицинских приложениях. Со стороны врачей CV в первую очередь помогает снизить количество диагностических ошибок и ложноположительных результатов, предоставляя второе мнение по диагностическим заключениям и выявляя самые незначительные аномалии и отклонения от нормы, которые могут быть упущены врачами при ручных наблюдениях.

Помимо более точной диагностики, компьютерное зрение может быть бесценным помощником в хирургических отделениях, помогая хирургам и хирургическим медсестрам готовиться к операциям, следить за хирургическими инструментами до и после и даже помогать опытным хирургам в обучении своих младших коллег.

Повышение качества обслуживания пациентов и спасение жизней

Различные типы медицинских приложений компьютерного зрения обеспечивают пациентам более быструю госпитализацию, доступ к киоскам самообслуживания, сценариям удаленного мониторинга состояния здоровья и другим преимуществам автоматизации медицины. Однако наиболее важно то, что компьютерное зрение в сценариях использования, связанных со здоровьем, действительно помогает спасать жизни и делает лечение менее агрессивным, травматичным или дорогим.

Компьютерное зрение в здравоохранении

Рентгенология

Рентгенология была одной из первых медицинских дисциплин, в которых стали применяться медицинские приложения с CV-питанием. Поскольку рентгенологи в значительной степени полагаются на данные медицинских изображений DICOM, поступающие из различных источников, доступность точных алгоритмов распознавания объектов и компьютерного зрения для анализа медицинских изображений стала поистине бесценной практикой для ряда целей:

• Компьютерная проверка рентгеновских снимков , КТ и МРТ внутренних органов
• Выявление микроскопических переломов костей
• Длительный мониторинг результатов лечения и выявление изменений
• Раннее выявление новообразований тканей, в том числе опухолей

Пока полная автоматизация диагностики невозможна и настоящие врачи всегда будут иметь последнее слово, но совместные усилия опытного клинициста с тренированным человеческим глазом и мощным алгоритмом машинного обучения могут дать отличные результаты.

Ортопедия

Ортопедия — еще одна область, которая успешно использует компьютерное зрение в медицине, охватывая весь спектр предоперационной, интраоперационной и послеоперационной деятельности. Область возможных применений инструментов AI/DL/CV в этой области охватывает широкий спектр операций:

• Планирование операции и интраоперационная навигация
• Интеграция с роботизированным программным обеспечением для планирования хирургии
• Планирование эндопротезирования на основе МРТ
• КТ, X -ray, МРТ-сегментация, обнаружение ориентиров 2D/3D

Кардиология

В кардиологии компьютерное зрение помогает хирургам и другому медицинскому персоналу в различных аспектах их работы:

• Помогает выявлять аномалии развития сердца и контролировать прогрессирование врожденных пороков сердца
• Помогает визуализировать артерии и кровоток во время операций
• Помогает проводить количественный анализ кардиологических переменных
• Приблизительная кровопотеря во время операций

Офтальмология

Компьютерное зрение просто не могло оставаться в стороне от самого зрения. В то время как потребительские приложения, такие как Cradle, помогают выявлять ранние стадии заболеваний глаз у детей, аналогичные, но более сложные алгоритмы используются в клиниках для ряда целей:

• Сканирование сетчатки и последующий анализ
• Раннее выявление аномалий развития глаз
• Предоперационное планирование
• Айтрекинг для коррекции зрения

Дерматология

Компьютерное зрение было естественным выбором для дерматологов, особенно для тех, кто занимается диагностикой и лечением рака кожи. Теперь врачи могут поставить точный медицинский диагноз на основе серии фото/видео наблюдений за конкретным образованием кожи, которые были проанализированы алгоритмом глубокого обучения, обученным на тысячах подтвержденных случаев рака и доброкачественных образований.

Вот как компьютерное зрение используется в дерматологии:

• Сканирование кожных образований с высоким разрешением и мониторинг любых новообразований
• Выявление первых признаков кожных заболеваний
• Разработка индивидуальных планов ухода за кожей в зависимости от типа кожи, чувствительности и реакции на различные препараты.

EPAM Anywhere Business Опыт использования компьютерного зрения в приложениях для здравоохранения

EPAM Anywhere Business предлагает богатый опыт в области искусственного интеллекта, глубокого машинного обучения, компьютерного зрения и услуг по разработке медицинских веб-сайтов.

Мы сочетаем этот нишевый опыт с нашим обширным опытом разработки программного обеспечения для здравоохранения и постоянно растущим глобальным пулом ИТ-специалистов, которых можно быстро назначать для проектов любой сложности.

Mindray: революционный монитор пациента EPAM сотрудничала с Mindray для создания передовой системы мониторинга пациентов. Эта серия мониторов, предназначенная для предоставления критически важной информации и легкого доступа к ней специалистам в области здравоохранения в различных средах, представляет собой революционные продукты, обеспечивающие пользователям непревзойденное удобство работы с другими продуктами на рынке. Подробнее…

Спасательные программные решения для CardioReady CardioReady использует запатентованный процесс, чтобы предложить готовые сертифицированные программы экстренного реагирования на сердечно-сосудистые заболевания организациям по всей территории США. Компания EPAM совместно с CardioReady создала два приложения: Maintenance Minder и Inspector Mobile, а также глобальную информационную панель для мониторинга, проверки и оценки программ AED. Подробнее…

Приложение Poison Emergency и инструмент цифровой сортировки Unfors RaySafe является ведущим поставщиком решений для измерения, мониторинга и управления рентгеновским излучением с несколькими международными офисами. Компания EPAM разработала RaySafe S1, первое в мире облачное решение для управления дозой облучения с широким набором расширенных функций. Подробнее…

Заключение

Что касается компьютерного зрения, здравоохранение, скорее всего, станет одним из локомотивов прогресса в этой области. Благодаря тысячам и тысячам успешных внедрений систем машинного обучения и компьютерного зрения в различных медицинских учреждениях этот эксперимент оказался чрезвычайно успешным и действительно спасающим жизнь как пациентам, так и перегруженным медикам.

Компьютерное зрение используется во всем диапазоне взаимодействия пациента/врача/больницы, от первоначального скрининга до текущего лечения, плановых и неотложных операций, а также для быстрого и эффективного ухода за пациентами после выздоровления.

Компьютерное зрение в настоящее время является очень эффективным инструментом, способным значительно улучшить различные процессы и медицинские операции. Качество и успех конкретных внедрений зависят, прежде всего, от опыта и технических возможностей выбранного поставщика и его разработчиков индивидуальных медицинских решений, выбора наиболее подходящего оборудования, алгоритмов ML/DL и наличия высококачественных, курируемых наборов данных.

FacebookTwitterLinkedInОтправить по эл. .

10 лучших приложений глубокого обучения и компьютерного зрения в здравоохранении

В этой статье рассматривается компьютерное зрение в здравоохранении и представлен список приложений глубокого обучения для здравоохранения. Мы рассмотрим, как глубокое обучение компьютерному зрению стимулирует разработку новых приложений и комплексных систем в ключевых областях медицины.

В здравоохранении и медицине огромное количество данных генерируется распределенными датчиками и камерами. Доступность данных от медицинских устройств и цифровых систем записи значительно увеличила потенциал приложений глубокого обучения.

 

Глубокое обучение и компьютерное зрение

Глубокое обучение — это область машинного обучения, популярность которой в последние годы резко возросла. Тенденция к глубокому обучению обусловлена ​​увеличением вычислительной мощности (графические процессоры, параллельные вычисления), пограничным искусственным интеллектом и доступностью массивных новых наборов данных.

 

Влияние глубокого обучения

Глубокое обучение принесло поразительные успехи в компьютерном зрении, цель которого — заставить компьютеры понимать визуальные данные. В традиционном машинном обучении для разработки экстракторов признаков требовались знания в предметной области и человеческий фактор для создания алгоритмов обучения, способных обнаруживать закономерности в данных. Напротив, глубокое обучение — это форма обучения представлению, состоящая из нескольких последовательно расположенных слоев представлений.

Машина получает необработанные данные и разрабатывает собственные представления, необходимые для распознавания образов. С помощью методов глубокого обучения можно изучить очень сложные функции, которые обеспечивают высокую точность в задачах распознавания изображений.

 

Компьютерное зрение в здравоохранении

Компьютерное зрение фокусируется на понимании изображений и видео. Он включает в себя такие задачи, как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация. Медицинская визуализация может значительно выиграть от последних достижений в области классификации изображений и обнаружения объектов. Несколько исследований продемонстрировали многообещающие результаты в сложных задачах медицинской диагностики, охватывающих дерматологию, рентгенологию или патологию. Системы глубокого обучения могут помочь врачам, предлагая второе мнение и помечая области на изображениях.

Сверточные нейронные сети (CNN) достигли производительности человеческого уровня в задачах классификации объектов, в которых нейронная сеть учится классифицировать объект, содержащийся в изображении. Эти сверточные нейронные сети (CNN) продемонстрировали высокую эффективность в обучении с переносом, в котором CNN изначально обучается на массивном наборе данных (например, ImageNet), который не связан с интересующей задачей, а затем настраивается на гораздо меньший набор данных, связанный с к интересующей задаче (например, медицинские изображения).

 

Оценку позы человека с помощью глубокого обучения можно использовать для отслеживания и анализа движения с помощью компьютерного зрения.

Применение компьютерного зрения в здравоохранении

• Приложение №1: Обнаружение опухолей
• Приложение №2: Медицинская визуализация
• Приложение №3: Обнаружение рака
• Приложение №4: Медицинское обучение
• Приложение №5: Борьба с Covid-19
• Приложение №6: мониторинг работоспособности
• Приложение №7: машинная диагностика
• Приложение №8: Своевременное обнаружение заболеваний
• Приложение №9: Удаленный мониторинг пациентов
• Приложение №10: Бережливое управление в здравоохранении

 

в области медицины, особенно в точном обнаружении опухолей головного мозга. Опухоли головного мозга быстро распространяются на другие части головного и спинного мозга, если их не лечить, что делает раннее обнаружение крайне важным для спасения жизни пациента. Медицинские работники могут использовать приложения компьютерного зрения, чтобы сделать процесс обнаружения менее трудоемким и утомительным.

В здравоохранении методы компьютерного зрения, такие как сверточные нейронные сети Mask-R (Mask R-CNN), могут помочь в обнаружении опухолей головного мозга, тем самым значительно снижая вероятность человеческой ошибки.

 

2. Медицинская визуализация

Компьютерное зрение используется в различных приложениях здравоохранения, чтобы помочь медицинским работникам принимать более обоснованные решения относительно лечения пациентов. Медицинская визуализация или анализ медицинских изображений является одним из таких методов, который создает визуализацию определенных органов и тканей для более точного диагноза.

Благодаря анализу медицинских изображений врачам и хирургам становится проще увидеть внутренние органы пациента, чтобы выявить любые проблемы или отклонения. Рентгенография, УЗИ, МРТ, эндоскопия и т. д. — это лишь некоторые из дисциплин медицинской визуализации.

 

Пример COVID-NET для компьютерного зрения для обнаружения теней в легочной ткани

 

3.

Обнаружение рака

Примечательно, что модели компьютерного зрения с глубоким обучением достигли точности на уровне врача в диагностических задачах, таких как выявление родинок в меланомах. Рак кожи, например, бывает трудно вовремя обнаружить, поскольку симптомы часто напоминают симптомы обычных кожных заболеваний. В качестве лекарства ученые воспользовались помощью приложений компьютерного зрения, чтобы эффективно различать раковые поражения кожи и нераковые поражения.

Исследования также выявили многочисленные преимущества использования компьютерного зрения и приложений глубокого обучения для диагностики рака молочной железы. Обученный обширной базой данных изображений, состоящей как из здоровых, так и из раковых тканей, он может помочь автоматизировать процесс идентификации и снизить вероятность человеческой ошибки.

В связи с быстрым развитием технологий медицинские системы компьютерного зрения в ближайшем будущем могут использоваться для диагностики других видов рака, включая рак костей и легких.

 

4. Медицинское обучение

Компьютерное зрение широко используется не только для медицинской диагностики, но и для обучения медицинским навыкам. В настоящее время хирурги не зависят только от традиционного способа приобретения навыков посредством реальной практики в операционной. Вместо этого хирургические платформы на основе моделирования стали эффективным средством обучения и оценки хирургических навыков.

Хирургическая симуляция дает стажерам возможность отработать свои хирургические навыки перед входом в операционную. Это позволяет им получить подробную обратную связь и оценку своей работы, что позволяет им лучше понять уход за пациентами и их безопасность, прежде чем фактически оперировать их.

Компьютерное зрение также можно использовать для оценки качества операции путем измерения уровня активности, обнаружения лихорадочных движений и анализа времени, проведенного людьми в определенных областях.

 

5. Борьба с Covid-19

Пандемия Covid-19 стала серьезной проблемой для здравоохранения во всем мире. Поскольку страны во всем мире борются с этой болезнью, компьютерное зрение может внести значительный вклад в решение этой проблемы.

Благодаря быстрому развитию технологий приложения компьютерного зрения могут помочь в диагностике, контроле, лечении и профилактике Covid-19.. Цифровые рентгеновские снимки грудной клетки в сочетании с приложениями компьютерного зрения, такими как COVID-Net, могут легко выявлять заболевание у пациентов. Прототип приложения, разработанный Darwin AI, Канада, показал результаты с точностью около 92,4% в диагностике covid.

Компьютерное зрение используется для обнаружения лиц в масках, что широко используется для обеспечения соблюдения и мониторинга стратегий предотвращения распространения пандемических заболеваний.

Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с нашей статьей о 8 приложениях компьютерного зрения для борьбы с коронавирусом.

 

6. Мониторинг здоровья

Компьютерное зрение и приложения искусственного интеллекта все чаще используются медицинскими работниками для наблюдения за здоровьем и физической формой своих пациентов. С помощью этих анализов врачи и хирурги могут принимать лучшие решения за меньшее время, даже в экстренных случаях.

Модели компьютерного зрения могут измерять количество крови, потерянной во время операций, чтобы определить, достиг ли пациент критической стадии. Triton, разработанное Gauss Surgical, является одним из таких приложений, которое эффективно отслеживает и оценивает количество крови, потерянной во время операции. Это помогает хирургам определить количество крови, необходимое пациенту во время или после операции.

 

7. Компьютерная диагностика

Развитие компьютерного зрения в здравоохранении привело к более точной диагностике заболеваний в последние годы. Инновации в инструментах компьютерного зрения оказались лучше, чем эксперты-люди, в распознавании закономерностей для безошибочного выявления болезней.

Эти технологии помогают врачам выявлять незначительные изменения в опухолях для выявления злокачественных новообразований. Сканируя медицинские изображения, такие инструменты могут помочь в выявлении, профилактике и лечении ряда заболеваний.

 

8. Своевременное выявление заболеваний

Для некоторых видов заболеваний, таких как рак, опухоли и т. д., жизнь и смерть пациента зависят от своевременного выявления и лечения. Раннее обнаружение признаков дает пациенту более высокие шансы на выживание.

Приложения компьютерного зрения обучаются на огромных объемах данных, состоящих из тысяч изображений, что позволяет им с высокой точностью определять даже малейшие различия. В результате медицинские работники могут обнаружить такие минимальные изменения, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.

 

9. Домашняя реабилитация и мониторинг пациентов

Многие пациенты предпочитают реабилитацию дома после болезни, а не пребывание в больнице. С помощью приложений компьютерного зрения практикующие врачи могут предоставлять пациентам необходимую физиотерапию и виртуально отслеживать их прогресс. Такие домашние тренировки не только удобнее, но и экономичнее.

Кроме того, технологии компьютерного зрения также могут помочь в удаленном наблюдении за пациентами или пожилыми людьми ненавязчивым образом. Широко исследуемой областью является обнаружение падений на основе компьютерного зрения, где системы обнаружения падений на основе глубокого обучения направлены на снижение зависимости и затрат на уход в сообществе пожилых людей. Чтобы узнать больше об этой теме, я рекомендую ознакомиться с нашей подробной статьей о Fall Detection: A Vision Deep Learning Application.

Другим методом наблюдения за состоянием пациента с помощью компьютерного зрения является видеоанализ стандартизированных медицинских тестов, таких как тест TUG (тест Timed Up and Go). Система компьютерного зрения измеряет время, необходимое для выполнения простого оценочного теста для оценки функциональной подвижности. Тест TUG можно использовать для оценки риска падения и способности сохранять равновесие при ходьбе.

 

10. Бережливое управление в здравоохранении

Чтобы правильно идентифицировать заболевание, медицинский работник должен потратить много времени на изучение отчетов и изображений, чтобы свести к минимуму вероятность ошибки. Но с внедрением инструмента или приложения компьютерного зрения они могут сэкономить значительное количество времени, а также получить очень точные результаты.

Компьютерное зрение в здравоохранении помогает больницам создавать максимальную ценность для пациентов за счет сокращения потерь и ожиданий. Обнаружение очередей, анализ занятости и подсчет людей предлагают новые инструменты для повышения эффективности в здравоохранении. Неудивительно, что многие из этих приложений изначально появились в розничной торговле и все чаще используются в медицинских учреждениях для улучшения качества обслуживания и повышения эффективности.

 

Что дальше?

Компьютерное зрение показало большой потенциал в здравоохранении и медицинской визуализации. Однако по мере быстрого развития технологий становится возможным все больше и больше медицинских применений. Однако для работы компьютерного зрения в медицинских приложениях потребуются сохраняющие конфиденциальность глубокое обучение и распознавание изображений.