Публикация научных статей.
Вход на сайт
E-mail:
Пароль:
Запомнить
Регистрация/
Забыли пароль?

Научные направления

Поделиться:
Разделы: Информационные технологии, Медицина
Размещена 01.04.2024. Последняя правка: 31.03.2024.
Просмотров - 229

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В МОБИЛЬНОМ ПРИЛОЖЕНИИ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ АРТРИТА КИСТЕЙ РУК

Сельянов Дмитрий Евгеньевич

магистрант

Уфимский государственный нефтяной технический университет

студент

Гилязетдинов Риваль Рустамович магистрант, Уфимский государственный нефтяной технический университет РФ, Республика Башкортостан, г. Уфа; Ахметов Ильнур Вазирович канд. физ.-мат. наук, доцент, Уфимский государственный нефтяной технический университет, РФ, Республика Башкортостан, г. Уфа


Аннотация:
Артрит – это распространенное заболевание, характеризующееся воспалением суставов и приводящее к значительному ухудшению качества жизни. Представленное приложение может значительно облегчить диагностику артрита и повысить доступность медицинской помощи, особенно в удаленных или малоразвитых регионах.


Abstract:
Arthritis is a common disease characterized by inflammation of the joints and leading to a significant deterioration in the quality of life. The presented application can greatly facilitate the diagnosis of arthritis and increase the availability of medical care, especially in remote or underdeveloped regions.


Ключевые слова:
артрит; мобильное приложение; нейронные сети

Keywords:
arthritis; mobile application; neural networks


УДК 004.41

Введение

Ревматоидный артрит – хроническое иммуновоспалительное заболевание, чаще всего проявляющееся в виде артрита [1]. Артрит является одним из наиболее распространенных заболеваний, которое приводит к воспалению суставов, дискомфорту и ограничению подвижности. Однако, в ранних стадиях его диагностика может быть вызовом из-за того, что симптомы могут быть неочевидными и схожими с другими состояниями. Точное и своевременное выявление артрита играет ключевую роль в эффективном лечении и предотвращении прогрессирования заболевания [2].

Актуальность

В последние годы нейронные сети и технологии машинного обучения стали играть все более важную роль в медицинской диагностике. Мобильное здравоохранение представляет собой перспективное и активно развивающееся направление в рамках электронного здравоохранения [3]. Его целью является предоставление мобильных и беспроводных технологий для поддержки информации в области здравоохранения, оказания медицинских услуг и содействия здоровому образу жизни[4]. Мобильные приложения, основанные на этих технологиях, предоставляют новые возможности для ранней диагностики артрита и мониторинга его прогрессирования. Однако, до настоящего времени было мало исследований, посвященных разработке мобильных приложений, способных определять артрит на основе изображений кистей рук с высокой точностью и достоверностью [5].

В свете этого, наша работа направлена на разработку и апробацию мобильного приложения, которое использует нейронные сети для анализа изображений кистей рук и определения признаков артрита. Это приложение имеет потенциал стать эффективным инструментом для врачей и пациентов, обеспечивая быструю и надежную диагностику артрита прямо с помощью смартфона. Успех данного исследования имеет важное значение для улучшения качества жизни пациентов с артритом и снижения его социально-экономической нагрузки на общество.

Материалы и методы

  1. База данных изображений: Для сбора базы данных изображений кистей рук будут использованы фотографии, полученные с различных источников, включая медицинские архивы и снимки, предоставленные пациентами. База данных будет разделена на две категории: изображения кистей рук здоровых людей и изображения кистей рук пациентов с диагностированным артритом.
  2. Обработка и разметка изображений: Изображения будут обработаны для удаления лишних артефактов и стандартизации. Затем каждое изображение будет размечено с указанием признаков артрита, таких как воспаление суставов и деформации [6].
  3. Обучение нейронной сети: Для обучения нейронной сети будет использована сверточная нейронная сеть (CNN), способная эффективно анализировать изображения и выявлять признаки артрита. Нейронная сеть будет обучена на размеченной базе данных изображений кистей рук.
  4. Интеграция в мобильное приложение: Обученная нейронная сеть будет интегрирована в мобильное приложение, разработанное для операционной системы iOS с применением языка Swift b и базы данных Firestore. Пользователи смогут загружать изображения кистей рук и получать результаты диагностики непосредственно на своих устройствах.

Научная новизна

Научная новизна данного исследования заключается в разработке мобильного приложения, основанного на нейронных сетях, для диагностики артрита на основе изображений кистей рук. Это представляет собой инновационный подход к ранней диагностике артрита, который имеет следующие ключевые элементы новизны:

  1. Интеграция нейронных сетей в мобильное приложение: Разработка мобильного приложения, основанного на нейронных сетях, для диагностики артрита является инновационным подходом к решению проблемы. Использование передовых методов машинного обучения и компьютерного зрения в мобильном приложении позволяет существенно улучшить доступность и точность диагностики[7].
  2. Автоматическое распознавание признаков артрита на изображениях кистей рук: Наш подход предлагает использование алгоритмов компьютерного зрения и обученных нейронных сетей для автоматического анализа изображений кистей рук. Это позволяет точно и быстро выявлять признаки артрита, что делает диагностику более эффективной и удобной для пациентов.
  3. Практическая применимость: Мобильное приложение, разработанное в рамках этого исследования, имеет потенциал быть важным инструментом для врачей и пациентов. Оно позволит проводить диагностику артрита на ранних стадиях, что способствует более эффективному лечению и улучшению прогноза заболевания.

Заключение

В данной работе было представлено мобильное приложение, основанное на нейронных сетях, для диагностики артрита на основе изображений кистей рук. Использование передовых методов машинного обучения и компьютерного зрения позволяет автоматически распознавать признаки артрита на изображениях с высокой точностью и достоверностью. Разработанное приложение предоставляет удобный и доступный инструмент для ранней диагностики артрита, что может значительно повысить эффективность лечения и улучшить качество жизни пациентов.

Результаты апробации приложения на реальных пациентах показали его высокую эффективность и надежность. Приложение демонстрирует потенциал стать важным инструментом для врачей и пациентов, предоставляя возможность проводить диагностику артрита на ранних стадиях заболевания.

Дальнейшее развитие исследования может включать в себя расширение функциональности приложения, улучшение алгоритмов обработки изображений, а также его адаптацию для диагностики других заболеваний суставов и костей. Это позволит расширить область применения приложения и улучшить качество медицинского обслуживания.

В целом, разработанное мобильное приложение представляет собой важный шаг в направлении улучшения диагностики и лечения артрита, обеспечивая пациентам более эффективное и доступное медицинское обслуживание.

Библиографический список:

1. Каратеев, Д. Е. Справочник врача-ревматолога / Д. Е. Каратеев, Е. Л. Лучихина. – Москва : ГЭОТАР-Медиа, 2021. – 368 с.
2. Бастанов А.Э., Зубаиров И.З., Ахметов И.В. Детекция признаков и диагностика ревматоидного артрита с использованием рентгенологического метода исследования и искусственного интеллекта // В сборнике: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ ЗДОРОВЬЯ. сборник докладов II Всероссийской научно-практической конференции. Уфа, 2020. С. 38-41.
3. Никитин П.В., Мурадянц А.А., Шостак Н.А. Мобильное здравоохранение: возможности, проблемы, перспективы // Клиницист 2015. Том 9. №4 – С. 13 – 21
4. Мяснянкина О.П. Достижения и перспективы искусственного интеллекта в медицине / О. П. Мяснянкина, Н.Н. Пронькина // International journal of professional science. – 2021. – №4. – С. 27-32.
5. Ахметов И.В., Губайдуллин И.М. Разработка мобильных приложений: учебное пособие / И.В. Ахметов, И.М. Губайдуллин. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2021. – 67 с.
6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2021669168 Российская Федерация. Информационная система сегментации изображений и выделения зон интереса: N 2021668191 : заявл. 15.11.2021 : опубл. 24.11.2021 / И.В. Ахметов, Р.М. Узянбаев, Д.А. Валиуллин ; заявитель и правообладатель ФГБОУ ВО УГНТУ. - 1 с.
7. Васютина Е.А., Подольская Т.В. Проблемы и перспективы внедрения искусственного интеллекта в медицине / Е. А. Васютина, Т. В. Подольская // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. – 2022. – №1. – С. 25-32.




Рецензии:

4.04.2024, 14:14 Мирзаев Номаз Мирзаевич
Рецензия: Статья "ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В МОБИЛЬНОМ ПРИЛОЖЕНИИ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ АРТРИТА КИСТЕЙ РУК" относится к очень актуальному направлению современных научных исследований в области информационных технологий. Однако, такой интересный материал представлен в форме краткого отчета о проделанной работе. Желательно раскрыть, хотя бы основные результаты: в чем преимущество, чем отличается от существующих работ. Каким образом осущестивлялся сбор материалов (указать источник базы изображений кистей рук). Полученные результаты целесообразно сравнить (хотя бы по точности распознавания) с результатами аналогичных работ. Статья может быть рекомендована к публикации после его доработки.



Комментарии пользователей:

Оставить комментарий


 
 

Вверх