Материалы

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 […]

Количественная оценка объёма лёгочной ткани

13 июня, 2026

Когда вместо «обширное поражение» в протоколе появляется конкретное число — 340 мл консолидации или 27% паренхимы, — клинический диалог становится принципиально другим. Количественная оценка объёма лёгочной ткани на КТ давно перестала быть нишевым исследовательским инструментом. Это рабочий метод, который объективизирует тяжесть процесса, динамику лечения и функциональный резерв там, где описательные формулировки уже не справляются. Пневмонии, интерстициальные заболевания, эмфизема, предоперационное планирование и постооперационный контроль, клинические испытания и рутинный скрининг с привлечением ИИ-сегментации — везде, […]

Алгоритмы классификации паттернов на КТ грудной клетки

13 июня, 2026

Когда я впервые участвовал в разметке КТ для челленджа по сегментации лёгких, стало очевидно: ручная сортировка паттернов — «матовое стекло», консолидация, фиброз — отнимает часы, а субъективность неизбежна. Именно здесь алгоритмы классификации паттернов могут дать реальную пользу: не заменить врача, а быстро рассортировать исследования, стандартизировать описание и снизить риск пропустить клинически значимый рисунок.

Почему классификация паттернов на КТ стала важной задачей

Один стандартный томографический объём грудной клетки — это 200–400 срезов, и на […]

ИИ для выявления узлов в лёгких на КТ

12 июня, 2026

ИИ для выявления узлов в лёгких на КТ перестал быть лабораторной диковинкой и превратился в рабочий инструмент, который напрямую влияет на качество и скорость описания томограмм. Когда поток исследований исчисляется десятками за смену, а узел диаметром 6 мм маскируется веткой лёгочной артерии, встроенный ассистент способен изменить исход. Но чтобы извлечь из такого помощника реальную клиническую пользу, нужно трезво понимать, где он силён, в чём уязвим, как встраивается в PACS-маршрут и […]

Свёрточные нейросети в анализе КТ лёгких

12 июня, 2026

Когда смотришь на стек томограмм — сотни срезов, каждый из которых нужно осмотреть, измерить, описать, — быстро понимаешь, почему ручная разметка не масштабируется. Я через это прошёл, когда мы запускали челлендж по сегментации лёгких: несколько рентгенологов несколько дней вручную обводили контуры, а потом сверяли расхождения. Именно тогда стало очевидно, что автоматическое выделение лёгочных полей, поиск узлов и объёмные измерения — это не просто академическая задача. Свёрточные нейросети решают её на том уровне, где […]

U-Net для сегментации лёгких на КТ

11 июня, 2026

Когда я вижу, как коллеги-рентгенологи тратят вечер на ручную обводку лёгочных полей для волюметрии или подготовки данных к исследованию, сразу вспоминаю, с чего начинался наш челлендж по сегментации. U‑Net перевернула этот процесс. Она не просто рисует маску — она умеет восстанавливать точные границы даже на шумных томограммах с артефактами вдоха или выраженным фиброзом. Архитектура работает уверенно на небольших клинических датасетах, а качество контура прямо влияет на измерение объёма, плотности и локализации […]