Курганские ученые обучили нейросеть проектировать индивидуальные имплантаты

Ученые Курганского госуниверситета поставили на службу здравоохранению искусственный интеллект, обучив его быстро и точно выделять костные ткани по результатам компьютерной томографии (КТ). Как рассказали в пресс-службе вуза, нейросеть используют для проектирования персонализированных имплантатов, чтобы сократить сроки их изготовления.

 

В случаях тяжелых травм, врожденных дефектов или онкологических заболеваний костной ткани возникает необходимость в замещении фрагмента кости специализированным имплантатом. Каждый такой случай индивидуален, поэтому требуется изготовление персонализированных имплантатов, - поясняет старший научный сотрудник молодежной лаборатории "Перспективные материалы для индустрии и биомедицины" КГУ Олег Черепанов. - Такие имплантаты в точности повторяют уникальную геометрию кости пациента, что критически важно для сложных областей. Создание вручную идеальной 3D-модели, учитывающей все анатомические, биохимические и хирургические особенности, требует большого опыта и глубоких знаний на стыке медицины и инженерии. Поэтому мы решили задействовать в этой работе искусственный интеллект.

 

Базой для обучения алгоритмов послужили изображения, полученые при помощи компьютерной томографии. Аппарат делает множество послойных снимков. В результате врачи и инженеры получают сотни виртуальных срезов тела человека. Это позволяет увидеть мельчайшие детали анатомии. Но на каждом таком снимке видны как кости, так и мышцы, сосуды, жировая ткань и т. д. Задача нейросети - безошибочно распознавать и выделять среди множества элементов каждого слоя именно костную структуру. Чтобы обучить ее этому, нейросети показали тысячи размеченных срезов КТ.

• Это колоссальный труд: мы в полуручном режиме разметили около пяти тысяч срезов, "покрасив" каждый пиксель, относящийся к кости, - рассказал Олег Черепанов.

Такая задача в машинном обучении называется семантической сегментацией. В итоге долгого процесса обучения одна из нейронных сетей может с точностью 98 процентов находить на новых снимках КТ все пиксели кости, затрачивая на операцию менее минуты.

 

Результаты семантической сегментации снимков КТ открывают дорогу к 3D-реконструкции костей и проектированию персонифицированных имплантатов. Медработник визуально по 3D-реконструкции костей и исходным КТ-снимкам определяет границы будущего имплантата, затем с использованием разработанного учеными КГУ программного обеспечения создается 3D-модель изделия.

 

Источник: https://rg.ru/2025/09/25/reg-urfo/s-personalnoj-geometriej.html