Специалисты Пензенского государственного университета разработали веб-тренажер для обучения работе с рентгеновскими изображениями. Он предназначен для студентов и ординаторов и позволяет тренироваться в распознавании дефектов, которые могут ухудшать качество снимка. Система также помогает связывать визуальные искажения с их физическими причинами.
Архитектура разработки включает три компонента: базу данных, подсистему расчета метрик и учебно-тестовый модуль. В базе размещаются сами снимки, показатели их качества и дополнительная информация. Расчетный блок анализирует изображения, сравнивает их с эталонными и формирует отчеты.
В числе измеряемых параметров — соотношение полезного сигнала и шума, градиенты, диапазон яркости и другие характеристики. Метрики получают непосредственно из пиксельных данных по математическим формулам. По словам профессора кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ПГУ Леонида Кривоногова, это обеспечивает объективность и воспроизводимость оценки, сообщает ТАСС.
Учебная часть системы формирует искаженные варианты эталонных изображений. В них воспроизводятся низкий контраст, шум, размытие и различные артефакты. Через браузер обучающийся может сопоставить эталонный и измененный снимки и сразу получить результат выполнения задания.
Тестирование тренажера провели на 200 случаях. Для проверки взяли пять эталонных изображений грудной клетки, конечностей и брюшной полости и создали по десять копий для каждого из четырех типов дефектов. Разработчики сообщили, что на этом наборе система классифицировала тип искажения правильно в 100% случаев.
Программа сохраняет ответы пользователей и позволяет преподавателям анализировать ошибки и выгружать подробные отчеты. Студенты видят итоговые баллы и данные по каждому заданию, включая верные и неверные ответы. Обучение с помощью нового тренажера уже началось в Медицинском институте ПГУ.