СО РАН направил пакет разработок для борьбы с COVID-19 правительству РФ

Высокая смертность при COVID-19 в числе прочего обусловлена обострением хронических заболеваний или наличием сопутствующих патологий, не выявленных при первичной диагностике и оказавшихся фатальными при соблюдении стандартного медицинского протокола.

Выявить все хронические заболевания у пациентов в период ремиссии или скрытого течения зачастую невозможно в рамках общих анализов и стандартных диагностических методов, использующихся при госпитализации, особенно при большом входящем потоке пациентов. Несколько институтов Сибирского отделения Российской академии наук длительное время работают с термографией и рентенографией.

Так, Новосибирский государственный исследовательский университет давно прорабатывает применение искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения для автоматизации, повышения качества и скорости, снижения стоимости обработки данных методов КТ (компьютерная томография), МРТ, Флюорографии, ПЭТ КТ, рентгенографии (в т.ч. с контрастным веществом), ПЭТ, УЗИ, эндоскопических методов ФГДС.

Институт вычислительных технологий СО РАН занимается прикладными исследованиями в области машинного зрения и методов анализа медицинских изображений, в том числе расшифровки термограмм. (Тепловидение (термография) — регистрация теплового излучения тела человека в инфракрасном (ИК) диапазоне длин волн (1,0 — 14,0 μ) с помощью специального прибора — тепловизора, (термовизора) демонстрирующее интенсивность теплового потока от человека.

В основе медицинской тепловизионной визуализации лежит глубокая связь температурных градиентов на коже человека с процессами, происходящими в организме. Сущность тепловизионного метода заключается в представлении врачу визуализированного инфракрасного изображения, создаваемого на поверхности тела за счет работы вегетативной нервной системы, что вызывает изменение кровоснабжения подкожной сосудистой сети в местах, соответствующих тому или иному внутреннему органу. Следовательно, осуществляется визуализация не структурных особенностей внутренних органов человека, как это бывает при ультразвуковом, рентгеновском и других методах активной лучевой диагностики, а функциональных изменений, несущих информацию о любых нормальных и патологических процессах в организме, — пояснил академик медико-технической академии наук, директор ООО «Хелс-Сервис», Валерий Беленький.

По словам первого заместителя директора ИВТ СО РАН Андрея Юрченко, с развитием цифровых тепловизоров, повышением их температурной точности и разрешения, появилась возможность автоматического и автоматизированного компьютерного анализа получаемых изображений и даже видеоряда.

Медицинская термография, имея глубокие корни, с внедрением методов компьютерного анализа получает новую жизнь. Особую важность получают подходы на основе анализа мультимодальных данных, объединяющих термографию с другими диагностическими методами. Институт вычислительных технологий СО РАН имеет более чем 10-летний опыт разработки методов и технологий анализа изображений, применяя его в анализе данных дистанционного зондирования Земли, около 5 лет опыта в области анализа медицинских изображений и серий изображений (томограмм), а в последние полтора-два года активно погружен в задачи предметного анализа именно термографических снимков с применением методов искусственного интеллекта (машинное обучение) и комбинированием их с классическими и ансамблевыми методами кластеризации и классификации объектов на изображениях, — объяснил он.

Юрченко предложил совместить в одной программной системе термографический и рентгенографический источники данных (мультимодальный подход), с автоматическим картированием органов и систем на основе контуров рентгеновского снимка, учитывая при этом индекс массы тела и процент жировых отложений для коррекции параметров термографической диагностики.

Подход назвали «Комплексная термо- и рентгенографическая функциональная диагностика для формирования прогнозного сценария осложнений при COVID-19». Новой диагностической методике предстоит пройти тестирование и получить одобрение для массового внедрения, а также получить незначительную финансовую поддержку на доработку соответствующего программного обеспечения.

Техническое обеспечение методики — современный рентгеновский аппарат, персональный компьютер, а также мобильный термовизор, например, тепловизор «SVIT» отечественного производства, разработанный и выпускаемый в ИФП СО РАН в Новосибирске.

 Приемным элементом этого тепловизора служит двумерная матрица полупроводниковых конденсаторов на основе арсенида индия (InAs), установленная в фокальной плоскости инфракрасного объектива, по чувствительности превосходящая все существующие мировые аналоги. Отечественная элементная база и программное обеспечение позволят быстро внедрить и масштабировать технологию, наращивая точность диагностики в нейросети с каждым новым загруженным и расшифрованным снимком.

Другая инновационная технология — самоочищающиеся фотоактивные тканевые материалы, созданные Институтом катализа СО РАН, могут помочь в решении второй серьезной проблемы: обеспечения медперсонала и лаборантов средствами индивидуальной защиты (СИЗ).

Об острой нехватке СИЗ 7 апреля сообщил министр промышленности и торговли РФ Денис Мантуров.

Для производства фотоактивных материалов по методике ФИЦ ИК СО РАН подходят как хлопковые, так и полиэфирные ткани, которые обрабатываются нанокристаллическим диоксидом титана. Предложенный подход позволяет получать устойчивые к стирке и стабильные во времени самоочищающиеся от вирусов и бактерий текстильные материалы.

Самоочистка и обеззараживание одежды, изготовленной из такого материала, происходит как во время ночного хранения, сопровождающегося воздействием мягкого УФ-излучения, так и в процессе носки под действием солнечного освещения.

Поиск и экспертиза перспективных препаратов и технологий в рамках МРГ продолжается, отметили в СО РАН.