ИИ в медицинской визуализации

Как нейросети учатся читать медицинские изображения

Lola11.com начинался как площадка медицинского челленджа по разметке лёгких на томограммах. Сегодня здесь собираются гайды по нейросетевой сегментации, разборы технологий визуализации и реальные истории внедрения — от лаборатории до клиники.

Перейти к материалам

Направления

О чём мы пишем

Гайды по сегментации

Пошаговые разборы подходов к нейросетевой разметке лёгких и других структур на КТ: от подготовки данных до оценки качества масок.

Технологии визуализации

Разборы архитектур и методов: как устроены модели для анализа изображений и какие приёмы помогают повышать их точность.

Клинические кейсы

Истории применения алгоритмов в реальной практике — что меняется в работе с медицинскими снимками и какие выводы можно сделать.

Свежее

Последние материалы

Грипп, КТ лёгких и противовирусная терапия: когда что действительно нужно

23 июня, 2026

Статья носит информационный характер. Она не заменяет осмотр и консультацию врача. Перед лечением, приёмом препаратов или использованием медицинских изделий обратитесь к специалисту. Имеются противопоказания.
При гриппе легко растеряться: хочется проверить лёгкие, купить сильное средство и быстрее сбить температуру. Но порядок действий другой. Сначала оценивают общее состояние, дыхание, сатурацию, возраст, беременность, хронические заболевания и срок от первых симптомов. В такой ситуации тамифлю часто вспоминают как знакомое торговое название осельтамивира, но решение […]

Постобработка результатов сегментации в клинической практике

16 июня, 2026

Постобработка результатов сегментации — это этап, который превращает «сырой» масочный прогноз нейросети в клинически пригодный результат. Без нее даже хорошая модель часто дает шумные границы, дырки, лишние островки и ошибки в объеме, которые мешают врачу и снижают доверие к ИИ.

Когда я только начинал экспериментировать с U-Net для разметки лёгочных полей, модель выдавала вполне приличный Dice — но маска была вся в мелких «брызгах» за пределами грудной клетки, а по контуру средостения […]

Аугментация изображений для медицинского ИИ

16 июня, 2026

Когда обучающая выборка для сегментации лёгких насчитывает всего три десятка КТ, собранных на одном сканере, а модель должна уверенно работать на установках пяти разных производителей — стандартные методы регуляризации перестают помогать. Именно в такой ситуации аугментация перестаёт быть опциональным трюком и превращается в обязательный компонент пайплайна, без которого перенос в клинику обречён на провал. За годы работы с разметкой лёгочных полей для челленджа и экспериментов с U-Net я убедился: правильно настроенные […]

PACS и интеграция ИИ в отделении лучевой диагностики

15 июня, 2026

Интеграция ИИ в контур отделения лучевой диагностики — это не футуристический сценарий, а реально работающая схема. Она ускоряет просмотр исследований, сортирует срочные случаи и снимает с врача массу повторяющихся действий. Ключевое условие: алгоритм должен встроиться не где-то рядом, а прямо в существующий диагностический поток — DICOM, PACS, рабочие списки, валидация и контроль качества.

Почему тема PACS и ИИ стала практической задачей
Узким местом в лучевой диагностике почти всегда оказывается не сканирование, […]

Подготовка данных для обучения моделей сегментации

14 июня, 2026

Подготовка данных для обучения моделей сегментации: практический гид для медицинской визуализации

Подготовка данных для обучения моделей сегментации — это не «техническая рутина» перед запуском GPU, а фундамент, на котором держится всё: если разметка шумная, неполная или рассогласованная между экспертами, даже самая продвинутая архитектура будет учиться воспроизводить эти дефекты. В медицинской визуализации цена такой ошибки особенно высока — неточности в масках напрямую влияют не только на Dice и IoU в таблице результатов, но […]

Валидация моделей ИИ для медицинской визуализации

14 июня, 2026

Когда алгоритм показывает Dice 0,95 на тестовой выборке, это звучит обнадёживающе. Но если та же модель переносится в соседнюю клинику с другим протоколом сканирования, результат может упасть до 0,7 — и вот тогда начинаются настоящие вопросы. Валидация моделей ИИ для медицинской визуализации — как раз про то, чтобы увидеть этот разрыв до того, как алгоритм попадёт в руки врача. Это не формальная отчётность перед регулятором, а выяснение границ, в которых алгоритму действительно […]

Подход

Путь материала: от данных к клинике

Данные и разметка

Собираем томограммы и описываем принципы аккуратной разметки структур — основу для обучения моделей.

Обучение модели

Разбираем, как нейросеть учится выделять область интереса и почему важна валидация на отложенной выборке.

Оценка качества

Показываем метрики сегментации и объясняем, как читать результаты, не вводя себя в заблуждение.

Внедрение

Описываем, что меняется, когда алгоритм попадает из лаборатории в реальный рабочий процесс клиники.

Открытый проект об ИИ в медицине

Мы делимся знаниями о нейросетевом анализе медицинских изображений. По вопросам публикаций пишите на почту редакции.

[email protected]