Информационно-аналитическая система для автоматизированной диагностики патологий органов грудной клетки

В работе рассмотрены алгоритмы обнаружения патологий на рентгенограммах, обучена и протестирована модель машинного обучения, разработано веб-приложение для простой и удобной работы с моделью.

Введение …………………………………………………………………………………………………………………….. 13
1 Аналитический обзор предметной области ……………………………………………………………… 15
1.1 Обзор конкурентных решений ………………………………………………………………………………… 15
1.1.1 ChestEye ……………………………………………………………………………………………………………… 15
1.1.2 qXR ……………………………………………………………………………………………………………………. 15
1.2 Алгоритмы глубокого обучения для работы с рентген-снимками……………………………….. 17
1.3 Набор данных ChestX-ray14 ……………………………………………………………………………………. 19
2. Разработка модуля для обнаружения пневмонии на рентгенограммах ………………………….. 20
2.1 Выбор программного обеспечения…………………………………………………………………………… 20
2.2 Используемые библиотеки………………………………………………………………………………….. 20
2.3 Построение и обучение DenseNet-121 ………………………………………………………………….. 21
2.4 Выводы по разделу…………………………………………………………………………………………………. 23
3. Проектирование и разработка приложения для обнаружения патологий органов грудной
клетки по рентген-снимкам ……………………………………………………………………………… 25
Результаты ………………………………………………………………………………………………………………….. 29
4. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение………………………. 30
4.1 Предпроектный анализ …………………………………………………………………………………………… 30
4.1.1 Технология QuaD ………………………………………………………………………………………………… 30
4.1.2 SWOT-анализ………………………………………………………………………………………………………. 32
4.1.3 Оценка готовности научно-исследовательского проекта к коммерциализации ………….. 33
4.2 Инициация разработки ……………………………………………………………………………………….. 34
4.3 Планирование управления разработкой ……………………………………………………………….. 35
4.3.1 План разработки ……………………………………………………………………………………………… 35
4.3.2 Разработка графика проведения разработки …………………………………………………………… 36
4.4 Бюджет разработки ………………………………………………………………………………………………… 37
4.4.1 Расчет материальных затрат …………………………………………………………………………………. 37
4.4.2 Амортизационные затраты …………………………………………………………………………………… 37
4.4.3 Заработная плата исполнителей ……………………………………………………………………………. 38
4.4.4 Отчисления во внебюджетные фонды……………………………………………………………………. 40
4.4.5 Накладные расходы ……………………………………………………………………………………………… 40
4.4.6 Формирование бюджета ……………………………………………………………………………………….. 40
4.5 Определение потенциального эффекта разработки ……………………………………………………. 42
5. Социальная ответственность ………………………………………………………………………………….. 43
5.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ………………………… 43
5.2 Производственная безопасность………………………………………………………………………….. 45
5.2.1 Анализ выявленных вредных и опасных факторов …………………………………………….. 45
5.2.2 Обоснование мероприятий по снижению воздействия ……………………………………….. 46
5.2.2.1 Отклонение показателей микроклимата…………………………………………………………….. 46
5.2.2.2 Превышение уровня шума ……………………………………………………………………………….. 47
5.2.2.3 Отсутствие или недостаток света ……………………………………………………………………… 49
5.2.2.4 Повышенное значение напряжения в электрической цепи ………………………………….. 50
5.2.2.5 Умственное перенапряжение ……………………………………………………………………………. 51
5.3 Экологическая безопасность……………………………………………………………………………….. 52
5.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………………………….. 54
5.4.1 Мероприятия по предотвращению ЧС и разработка порядка действий в случае
возникновения ЧС …………………………………………………………………………………………… 54
5.5 Выводы по разделу …………………………………………………………………………………………….. 56
Заключение…………………………………………………………………………………………………………………. 58
Список достижений …………………………………………………………………………………………………….. 59
Список используемых источников ………………………………………………………………………………… 61
Приложение А …………………………………………………………………………………………………………….. 64

В ходе данной работы был запрограммирован и протестирован алгоритм
обнаружения патологий органов грудной клетки на рентгенограмме. Для
взаимодействия с алгоритмом было спроектировано и разработано веб-
приложение, позволяющее за несколько секунд получить рекомендацию при
постановке диагноза врачом-радиологом.
Качество обнаружения на данном этапе пока не позволяет использовать
систему без проверки результатов квалифицированным специалистом, но
помогает сократить время и стоимость диагностики.
При последующей доработке как алгоритма, так и приложения, продукт
можно будет легко вывести на рынок, а при увеличении спроса –
масштабировать его на огромное количество медицинских учреждений и
дополнять требуемым функционалом за счёт модульности как алгоритма, так и
приложения.
В будущем планируется протестировать систему в отделении лучевой
диагностики СибГМУ и других медицинских учреждениях г. Томска – это
позволит дополнительно удостовериться в коммерческом потенциале
разработанной системы.
Список достижений
1. Диплом I степени на конкурсе по решению бизнес-кейсов в сфере
медицины «МедХакатон», г. Томск, сентябрь 2018 г.
2. Диплом I степени на хакатоне «Цифровые решения для нефтегазового
сектора», г. Томск, октябрь 2018 г.
3. Повышенная государственная академическая стипендия II степени в
номинации “За достижения в научно-исследовательской деятельности”
по итогам осеннего семестра 2018/19 учебного года, приказ № 9752/с
от 2 ноября 2018 г.
4. Стипендия программы FIRST+ для обучения в университете Аалто
(Финляндия, г. Эспоо) в весеннем семестре 2018-2019 уч. года, ноябрь
2018
5. Стипендия Правительства Российской Федерации по приоритетным
направлениям модернизации и технологического развития российской
экономики, весенний семестр 2018-2019 уч. г., приказ №1612/с от
01.03.2019 г.
6. Повышенная государственная академическая стипендия III степени в
номинации “За достижения в научно-исследовательской деятельности”
по итогам весеннего семестра 2018/19 учебного года, приказ № 2194/с
от 21 марта 2019 г.
7. Диплом за лучшее решение на международном хакатоне “Nordic Health
Hackathon”, Финляндия, г. Хельсинки, март 2019 г.
8. Повышенная государственная стипендия по научно-исследовательской
деятельности, ОСЕНЬ 2019/2020 уч. года. Приказ от 03.10.2019 №
9236/с.
9. Диплом за 1 место в Конкурсе инновационных и предпринимательских
проектовТПУ 10К “Идеи для жизни” в номинации “Инновационные
проекты в IT-сфере”, г. Томск, декабрь 2019 г.
10. Стипендия Правительства РФ студентам ТПУ, обучающимся по
специальностям или направлениям подготовки, соответствующим
приоритетным направлениям модернизации и технологического
развития российской экономики на весенний семестр 2019-2020
учебного года. Приказ № 58-22/с от 27.02.2020, номер в приказе 4
11. Повышенная государственная стипендия по научно-
исследовательской деятельности, ВЕСНА 2019/2020 уч. года. Приказ
от 20.03.2020 № 80-5/с