РАЗРАБАТЫВАЕМЫЕ ПРОДУКТЫ
МОДЕЛЬ ДЛЯ АНАЛИЗА
КТ ИЗОБРАЖЕНИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА
Разрабатываемое решение нацелено на анализ КТ исследований головного мозга для поиска признаков инсульта (ишемического и геморрагического), расчета основных параметров в автоматическом режиме, важных с точки зрения диагностики пациента, а также визуализацию самого исследования и всех обнаруженных находок.
Продукт представляет собой платформу, содержащую инструменты интеграции с PACS клиники, маршрутизации исследований до системы искусственного интеллекта, облачного dicom-просмотрщика, а также систему генерации отчетов в DICOM стандарте и возможность их отправки обратно на PACS клиники.
Продукт представляет собой платформу, содержащую инструменты интеграции с PACS клиники, маршрутизации исследований до системы искусственного интеллекта, облачного dicom-просмотрщика, а также систему генерации отчетов в DICOM стандарте и возможность их отправки обратно на PACS клиники.
- Расчет вероятности наличия кровоизлияния на исследовании
- Определение локализации кровоизлияния в виде маски сегментации
- Определение типа кровоизлияния по следующему списку типов:
- эпидуральное
- субдуральное,
- субарахноидальное
- внутримозговое (включая опциональное дифференцирование между внутричерепным и внутрижелудочковым)
5. AUC в задаче классификации наличия кровоизлияния в серии - не менее 0.985 на сбалансированной тестовой выборке. Чувствительность не менее 0.945, специфичность не менее 0.945 на сбалансированной тестовой выборке
- Расчет вероятности наличия признаков острого ишемического инсульта на исследовании
- Определение локализации острого ишемического инсульта в виде маски сегментации
- Оценка областей ишемического инсульта по шкале ASPECTS, если затронут бассейн средней мозговой артерии (СМА)
- AUC в задаче классификации наличия кровоизлияния в серии - не менее 0.985 на сбалансированной тестовой выборке. Чувствительность не менее 0.945, специфичность не менее 0.945 на сбалансированной тестовой выборке
- I - Insular ribbon - кора островковой доли,
- C - Caudate - хвостатое ядро
- IC - Internal Capsule - внутренняя капсула,
- L- Lentiform nucleus - чечевицеобразное ядро,
- M1 - Anterior MCA cortex - передняя кора бассейна СМА,
- M2 - MCA cortex lateral to the insular ribbon - кора латеральнее островка,
- M3- Posterior MCA cortex - задняя кора бассейна СМА,
- M4, M5, M6 - передняя, латеральная и задняя территории бассейна СМА, располагающиеся непосредственно выше и ростральнее соответствующих M1, M2 and M3 территорий на уровне базальных ганглиев
Триаж - цветовая валидация в зависимости от уровня
А также все найденных алгоритмом искусственного интеллекта участки кровоизлияния или ишемического инсульта, выведение для врача рассчитанных параметров находок во встроенном DICOM-просмотрщике
Забор из него исследований, подлежащих анализу, возвращение результатов в виде DICOM-отчетов
Включая маршрутизацию данных и собственно обработку — не больше 6 минут. Время на собственно обработку исследования алгоритмом без передачи данных в диапазоне 1-3 минуты
МОДЕЛЬ ДЛЯ АНАЛИЗА КТ ИЗОБРАЖЕНИЙ ОРГАНОВ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ
Анализ признаков РЛ
Обнаружение:
Комплексная оценка рака лёгкого и COVID-19:
Использование во время COVID-19
Обнаружение:
- Узлы в легких сложной локализации
- Категория по шкале LUNG-RADS
- Небольшие изменения, характерные для ранней стадии онкологического процесса
Комплексная оценка рака лёгкого и COVID-19:
- Одновременное обнаружение признаков COVID-19 и рака легкого
- Проведение ретроспективного анализа КТ ОГК у пациентов с COVID-19 для обнаружения признаков рака легкого
- Выявление заболеваний на ранних стадиях
Использование во время COVID-19
- Локализация основных КТ-синдромов
- Измерение % поражения по каждому легкому
- Приоритизация исследований по степени поражения
- Подключение доп. врачей для описания исследований
- Анализ исследований пациентов, переболевших новой коронавирусной инфекцией
Выявление очаговых изменений в легких
- более 6 мм* (по классификации Lung-RADS, узлы, максимальный размер которых менее 6 мм, не относятся к подозрительным на ЗНО);
- менее 35 мм (более крупные образования хорошо видны при КТ и не пропускаются врачами).
- солидные;
- субсолидные;
- узлы по типу «матового стекла»
- программа дает автоматическую количественную оценку выявленным изменениям:
- оценку объема найденных узлов
- оценку по шкале Lungs-RADS
- программа предоставляет возможности для визуализации найденных узлов в исследовании для анализа их врачом;
- программа позволяет анализировать обработанные исследования во встроенном приложении для просмотра со стандартным набором опций для улучшения визуализации и выполнения измерений структур на изображении.
COVID-19
- уплотнение по типу «матового стекла»
- консолидация
средний размер участков «матового стекла» и консолидации более 5мм
*Система способно выявлять изменения меньших размеров, однако, наиболее точность детектирования может быть снижена
*Система способно выявлять изменения меньших размеров, однако, наиболее точность детектирования может быть снижена
- система дает автоматическую количественную оценку выявленным изменениям:
- оценку общей площади поражения легких (в процентах) и присвоение степени вовлечения легочной ткани по «эмпирической» визуальной шкале (КТ-0,1,2,3 или 4)* для всего исследования;
- суммарную количественную оценку объема каждого из вышеперечисленных синдромов по отдельности;
- система предоставляет возможности для визуализации найденных синдромов в исследовании для анализа их врачом;
- система позволяет врачу видеть в общем списке исследований приоритизацию тех исследований, в которых обнаружены изменения, подозрительные в первую очередь на воспалительный процесс в легких. Такая функция позволяет ускорить процесс перенаправления пациента с подозрением на пневмонию к специалисту-терапевту, инфекционисту, и, при подтверждении диагноза, раньше начать лечение. Преимущество данного процесса особенно актуально в медицинских учреждениях с большим потоком пациентов, в которых длительность ожидания результатов занимает от нескольких дней;
- система позволяет анализировать обработанные исследования во встроенном приложении для просмотра со стандартным набором опций для улучшения визуализации и выполнения измерений структур на изображении
МОДЕЛЬ ДЛЯ АНАЛИЗА
МАММОГРАФИИ
Система Botkin.AI предназначена для выявления патологических изменений на маммограммах, выполненных в плановом порядке, при скрининговых и массовых профилактических медицинских осмотрах в качестве дополнительной проверки на наличие изменений в молочных железах, в первую очередь указывающих на онкологический процесс
Система способна детектировать следующие патологические изменения молочной железы:
При этом система имеет наибольшую чувствительность при следующих характеристиках изменений:
*Система способна распознавать изменения меньших размеров, однако, точность детектирования в данном случае будет ниже
- Объемное образование;
- Фокальная асимметрия
- Нарушение архитектоники
- Аксиллярная аденопатия
При этом система имеет наибольшую чувствительность при следующих характеристиках изменений:
- площади патологии более 1см2*;
- изкой плотности молочных желез (плотность по ACR a или b)
*Система способна распознавать изменения меньших размеров, однако, точность детектирования в данном случае будет ниже
Программа предоставляет автоматический отчет по выявленным изменениям:
- Оценку по шкале BI-RADS для каждой из молочных желез.
- Оценку плотности каждой из молочных желез по шкале ACR.
- Программа предоставляет возможности для визуализации найденных синдромов в исследовании для анализа их врачом.
- Программа позволяет анализировать обработанные исследования во встроенном приложении для просмотра со стандартным набором опций для улучшения визуализации и выполнения измерений структур на изображении.
- выявление патологических изменений, указывающих на РМЖ;
- поддержка принятия решений врачом-рентгенологом;
- контроль качества работы врача-рентгенолога;
- определение характера патологии;
- определение границ патологических изменений.