Разработка приложения-анализатора состояния объектов интереса на медицинских изображениях.
В рамках проекта предполагается разработать прототип программы анализа состояния объектов интереса на изображениях формируемых медицинскими оптическими системами. Оптические методы получения медицинского изображения основаны на использовании света и оптических технологий для визуализации внутренних структур организма. К основным оптическим методам получения медицинского изображения относятся: микроскопические изображения; оптическая когерентная томография (ОКТ); лазерная диффузионная томография; лазерная когерентная томография; диффузное оптическое изображение; флюоресцентная диагностика; эндоскопическое изображение; лазерная допплеровская флоуметрия. Современные инженеры-разработчики решаю ряд задач, для развития современной области телемедицины, но ввиду обширности систем формирования медицинских изображений и областей их использования остается много нерешенных задач. В частности создание автоматизированных приложений анализа состояния объектов интереса (ткани, органы человека, сосуды и т.д.) на медицинских изображениях имеет большие перспективы. Проект направлен на создание прототипа программного обеспечения позволяющего распознавать и классифицировать объекты интереса на медицинском изображении, после осуществлять его аналитику (например: сравнение с базой здоровых органов и тканей), а так же выдавать информацию о состоянии объекта интереса. В рамках проекта будет изучена специфика применения и интеграции современных достижений в области анализа изображений (например: методы и алгоритмы повышения качества исходных изображений; сверточные нейронные сети; методы и алгоритмы отслеживания траекторий движения объектов), в область телемедицины. Цель проекта - разработать прототип приложения анализатора состояния объектов интереса на медицинских изображениях. В рамках проекта планируется решить ряд задач: 1. Изучить современные решения в области обработки и анализа медицинских изображений. 2. Обучить модель нейронной сети осуществляющей распознавание определенных объектов (органы, кости, ткани человека) на медицинских изображениях. 3. Разработать алгоритмы сравнения и оценки отклонений на объектах интереса. 4. Разработать прототип программного обеспечения готового к функциональному тестированию, для последующей доработки и расширения функционала.