Бюро патентов и торговых марок США выдало два патента российской компании Smart Engines, которая занимается разработкой систем компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта.
Оба изобретения направлены на улучшение технологий компьютерной томографии (КТ), важного метода медицинской диагностики и контроля в промышленности.
Запатентованные технологии повышают точность и скорость обработки данных, а также значительно снижают дозу облучения для пациентов.
Первая технология фокусируется на снижении радиационной нагрузки, используя специализированный искусственный интеллект для контроля процесса сканирования.
ИИ прерывает облучение, когда собраны все необходимые данные. Если анализ 3D-изображения показывает достаточную информацию для диагноза, процесс может быть завершен раньше.
Тесты свидетельствуют о том, что данная методика позволяет снизить радиационную нагрузку в среднем на 15%, а в случаях раннего обнаружения патологий — до 25%.
Это делает процедуру более безопасной для пациентов, не жертвуя точностью диагностики.
Второй патент касается разработки высокопроизводительных алгоритмов, которые способны существенно ускорить процесс реконструкции трехмерных изображений в КТ.
Традиционные методы требуют значительных вычислительных мощностей и времени, тогда как новые алгоритмы от Smart Engines оптимизируют процесс, уменьшая количество операций обратного проецирования в сотни раз.
Эти инновации имеют потенциал для изменения подхода к медицинской визуализации, обеспечивая более эффективный и безопасный анализ для пациентов.
Разработка томографов нового поколения открывает новые перспективы в области медицинской диагностики, обеспечивая более быструю, точную и экономичную работу по сравнению с существующими моделями.
Одной из главных тем является использование искусственного интеллекта (ИИ) в компьютерной томографии и других медицинских областях. Технический директор компании Smart Engines, доктор технических наук, отмечает, что серьезной проблемой в томографии остается дозовая нагрузка на пациента.
Традиционно протоколы КТ используют фиксированное количество рентгеновских снимков, что может приводить к избыточной радиации, особенно при частых обследованиях. Врачи рекомендуют не проводить компьютерную томографию чаще одного раза в год, однако в некоторых случаях, когда есть высокий риск осложнений, дополнительные обследования могут быть необходимы.
Более того, иногда требуется повторное сканирование из-за движений пациента во время процедуры. Новый подход, предложенный учеными, приводит к повышению эффективности диагностики и снижению радиационной нагрузки на пациентов.
Используя ИИ, система фиксирует момент, когда процедура не соответствует протоколу, и останавливает обследование. Это позволяет минимизировать дозу радиации и обеспечивает получение более надежных результатов.
Такие усовершенствования особенно актуальны на фоне пандемии и вспышек заболеваний, подчеркивающих важность разработки эффективных методов диагностики, предотвращающих лишнюю радиационную нагрузку на пациентов.
Во время пандемии COVID-19 заболевшим часто назначали несколько процедур компьютерной томографии (КТ) с небольшими интервалами для отслеживания динамики их состояния. Разработанный нами метод открывает перспективы для создания устройств нового поколения, в которых томограф становится не просто инструментом визуализации, а роботом, управляемым искусственным интеллектом. Такой подход позволяет аппарату самостоятельно прекращать сканирование, как только данные для постановки диагноза становятся достаточными. Это существенно повышает точность диагностики при использовании меньшего объема рентгеновских снимков.
Наши алгоритмы показывают значительно лучшие результаты по производительности, чем известные ранее методы реконструкции изображений. Это особенно важно в экстренных ситуациях, когда каждая минута имеет значение для спасения жизни пациента. Применение нового метода снижает требования к вычислительной мощности процессоров, что делает оборудование более доступным для медицинских учреждений.
Предложенный метод может быть применен в различных сферах, включая промышленность, где он пригоден для дефектоскопии сложных изделий и компонентов. Он позволяет проводить неразрушающее исследование внутренних структур объектов с высокой скоростью и точностью. В основе подхода лежит идея автоматизации анализа данных и принятия решений с помощью искусственного интеллекта, что помогает сократить время контроля качества и снизить затраты на производственные процессы.
Сфера применения технологий компьютерного зрения широка. В текущий момент наши усилия сосредоточены на разработке систем распознавания паспортов и других документов с использованием искусственного интеллекта. Эти решения уже внедряются в финансовом секторе, логистике и государственных учреждениях для автоматизации ввода данных и минимизации рисков мошенничества. Разработанные алгоритмы эффективно извлекают данные как из печатных, так и из рукописных полей, уделяя особое внимание документам низкого качества, например, при плохом освещении или искажениях. Более того, мои коллеги создали новое программное обеспечение для распознавания анкет с возможностью быстрой настройки под новые образцы. Это позволит пользователям добавлять новые документы с жесткой структурой всего за несколько минут без необходимости обращаться к разработчикам.
