🎓 Работы выпускников. Как научить ИИ находить и измерять сужения сосудов на снимках сердца

Когда врач смотрит коронарную ангиограмму, он ищет стеноз — сужение сосуда. Заметить подозрительное место мало, нужно ещё точно измерить, насколько сосуд сужен. Это кропотливо и субъективно.

Дмитрий Евтюхов, выпускник магистратуры ФТИИ по программе «Искусственный интеллект в промышленности», в дипломной работе собрал систему, которая делает это автоматически — на 2D- и 3D-ангиограммах. Научный руководитель — Сергей Ковальчук.

Система не просто отмечает объект на снимке, а строит полный контур: находит подозрительные области, выделяет сосуды, восстанавливает их структуру и считает геометрию — центральную линию, диаметр, степень сужения. Маска сосуда здесь не результат, а основа для расчётов. А чтобы работать с трёхмерными данными, Дмитрий переиспользовал двумерный детектор через ортогональные проекции.

Получился не эксперимент, а готовый прототип — с микросервисной архитектурой, хранением данных, мониторингом и элементами MLOps.

Где это пригодится:
🔹 в поддержке врачебных решений — предварительный анализ ангиограмм и поиск подозрительных участков;
🔹 в более воспроизводимой оценке степени сужения, без субъективности.

Что дальше — валидация на независимых медицинских данных и развитие ближе к клиническому применению.

Репозиторий с кодом: github.com/slikyumsh/Stenosis

#работы_выпускников