Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений для ранней диагностики рака простаты АПК АрхиМед Aivory AI Prostate. (заключительный)

Цель данной работы: разработка интеллектуальной системы для поддержки принятия врачебных решений в режиме реального времени для ранней диагностики рака простаты должна позволить: - Стандартизировать МРТ исследования по выявлению рака предстательной железы; - Минимизировать риск ошибок при интерпретации функциональных и морфологических данных МРТ при диагностике рака предстательной железы; - Проводить оценку изменения риска обнаружения рака предстательной железы на основе сравнения МРТ данных в течение длительного наблюдения; - Увеличить показатель выявляемости онкологических заболеваний на основе модели рака предстательной железы; - Снизить затраты на диагностические мероприятия; - Компенсировать дефицит квалифицированных кадров. Назначение научно-технического продукта: система поддержки принятия врачебных решений для ранней диагностики рака простаты предназначена для поддержки принятия врачебных решений в режиме реального времени (описание патологий, в том числе на ранних стадиях, минимизация риска диагностических ошибок и пропущенных патологий). Область применения продукта - здравоохранение. Потенциальные потребители: частные и государственные медицинские учреждения, поликлиники, больницы, онкологические центры, урологические центры и медицинские лаборатории. Система поддержки принятия врачебных решений для ранней диагностики рака простаты обеспечит возможность выполнения следующих функций: -детекция и определение доминантных очагов опухоли в режиме «Детекция и стратификация опухоли»; -3D реконструкция простаты в режиме «3D реконструкция» по МРТ изображениям; -3D контурирование простаты и её зон с автоматизированным определением объема простаты для дальнейшего расчета плотности ПСА; -режим построения 3D модели, в котором может быть оценена форма простаты, объем простаты, форма отдельных зон, расположение опухоли, риск экстрапростатического распространения и инвазии в соседние органы (в особенности в семенные пузырьки); - 3D реконструкция опухоли в режиме «3D реконструкция» по МРТ изображениям; -3D реконструкция лимфатических узлов в режиме «3D реконструкция» по МРТ изображениям; -3D реконструкция сосудов органов малого таза в режиме «3D реконструкция» по МРТ изображениям; -загрузка DICOM файлов с PACS сервера или переносного носителя/рабочего стола; -вывод текстового заключения ИИ-интерпретации с возможностью сохранения в DOC -формате; -определение степени риска поражения предстательной железы в соответствии с PIRADS 2.1 (2); -определение степени риска поражения регионарных лимфоузлов в соответствии с NodeRADS; -расчет плотности ПСА; -интеграция с АПК Архимед; -возможность интеграции со сторонними медицинскими системами; -оценка соблюдения технических правил сканирования в соответствии с международными рекомендациями, включая определение наиболее информативной плоскости сканирования; -возможность выгрузки 3D реконструкции в форматах stl и obj для использования в 3D-печати, виртуальной и дополненной реальностях. По итогам выполнения работы данного этапа были получены следующие результаты: -проведен сбор снимков с открытых датасетов (не менее 150 исследований), поиск коммерческих датасетов; -проведена разметка снимков; -проведена оценка эффективности и недостатков применения современных нейросетей для сегментации простаты; -проведена разработка архитектуры решения; -выбрана оптимальная стратегия сегментации простаты; -выбрана оптимальная стратегия детекции, стратификции и сегментции рака простаты; -проведено обучение модели сегментации простаты; -проведен обзор по методам определения радиомических признаков рака простаты; -выявлены проблемные места модели сегментации, проведен сбор необходимых снимков с открытых датасетов; -проведено обучение модели детекции, и сегментации рака простаты; -разработан дизайн модуля детекции и сегментации рака простаты; -разработан модуль детекции и сегментации рака простаты; -согласовано и уточненено наличие МРТ снимков прооперированных пациентов, проведен сбор снимков; -разработан дизайн модуля визуализации МРТ простаты; -разработан модуль визуализации МРТ простаты; -проведено тестирование модуля детекции и сегментации рака простаты; -проведена верификация детекции и сегментации на полученных данных; -проведена разметка МРТ. -Реализован алгоритм определения степени риска рака простаты в программном обеспечении. -Проведено тестирование модулей визуализации МРТ простаты -Разработана архитектура модулей визуализации и реконструкции. -Произведена интеграция модуля детекции, и сегментация рака простаты с PACS RIS. -Проведено тестирование системы на 10 пациентах, определение недостатков, доработка системы. -Проведен сбор коммерческих датасетов прооперированных пациентов с МРТ с сопутствующими данными. -Разработан дизайн модуля визуализации сосудов. -Разработан модуля визуализации сосудов. -Проведено тестирование модуля визуализации сосудов. -Разработаны функции передачи 3D модели в stl формате. -Проведено дообучение системы с добавлением новых данных: уровень ПСА до операции, возраст. -Проведен сравнительный анализ точности системы с PIRADS-заключением рентгенологов. -Проведен сравнительный анализ точности системы с результатами гистологического обследования после биопсии простаты. -Выявлены особенности исполнения нейросетей на целевом оборудовании рабочих станций, выполнение тестов и замеров на различном оборудовании, обработка полученных результатов и выбор аппаратной платформы с учетом требований по производительности и резерва для потенциального последующего увеличения нагрузки. -Разработана техническая документация системы поддержки принятия врачебных решений для ранней диагностики рака простаты. -Проведено тестирование системы поддержки принятия врачебных решений для ранней диагностики рака простаты. -Проведена корректировка системы поддержки принятия врачебных решений для ранней диагностики рака простаты по результатам тестирования. Работы, запланированные на НИОКТР, были выполнены в полном объёме.