В Пензенском государственном университете разработали тренажёр, который учит будущих врачей и рентгенолаборантов находить патологии на снимках плохого качества — с шумом, смазом или неправильной экспозицией. Разработку уже официально зарегистрировали как программу для ЭВМ и внедрили в учебный процесс Медицинского института ПГУ.
Идеальных рентгеновских снимков на практике почти не бывает: мешают движение пациента, ошибки настройки аппарата или обработки изображения. От этого напрямую зависит, вовремя ли заметят туберкулёз, пневмонию, онкологию или перелом. Врачу нужна та самая «насмотренность» — умение отличить реальный дефект от технического артефакта. Но студентов медицинских вузов обычно готовят на эталонных, «чистых» изображениях, и с реальными искажениями они сталкиваются уже в клинике, без права на ошибку.
Как устроен тренажёр
Систему собрали из трёх частей: база эталонных снимков, блок точного расчёта метрик качества (по формулам оценивают шум, яркость и контраст) и модуль тестирования, который создаёт искажённые копии эталонов для тренировки. Работает всё через браузер — устанавливать ничего не нужно, достаточно интернета.
- Хранит снимки грудной клетки, конечностей и брюшной полости с точными параметрами качества
- Автоматически считает отношение сигнал/шум и другие метрики по строгим формулам
- Генерирует задания на основе искажённых версий эталонных изображений
- Сразу показывает баллы, ошибки и правильный ответ
- Доступен с любого компьютера — без установки программ
Что показали испытания
На тесте из 200 случаев, собранных на основе пяти эталонных изображений, система в 100% случаев правильно определила тип дефекта — благодаря точно подобранным порогам метрик. Разработчики отмечают: тренажёр воспроизводит реальную клиническую ситуацию, когда врач сравнивает свежий снимок с нормой или с предыдущими исследованиями пациента.
Пока тренажёр работает только в Медицинском институте ПГУ, но подход можно масштабировать на другие медицинские вузы России, где готовят рентгенолаборантов и врачей-диагностов. Подробности о разработке — в официальных публикациях ПГУ и реестре программ для ЭВМ.