Исследование № (3): Искусственный интеллект для более точной интерпретации рентгенографических изображений

Исследователи из Университета Бени-Суэф проводят исследование в области точной медицинской диагностики. В начале 2025 года было опубликовано исследование под названием «Определение локтевой дисперсии по рентгенографическим изображениям с использованием глубокого обучения». Исследование посвящено узкоспециализированной медицинской проблеме: разнице в длине локтевой и лучевой костей запястья, которая является ключевым фактором в диагностике заболеваний кисти и запястья. Традиционные методы измерения этой дисперсии основаны на ручных измерениях, которые отнимают много времени и подвержены ошибкам.

Исследовательская группа представила инновационное решение с использованием искусственного интеллекта. Они использовали методы U-Net для точной сегментации локтевой и лучевой костей, а затем DenseNets для классификации случаев по трем основным категориям: положительная локтевая дисперсия, отрицательная локтевая дисперсия и нейтральная дисперсия.

Отличительной чертой данного исследования является то, что оно не опиралось исключительно на существующие алгоритмы; Команда создала новую базу данных тщательно документированных рентгеновских снимков кистей рук, которая послужит научным источником для дальнейшего обучения моделей. Они также оптимизировали конфигурации моделей для достижения максимально возможной производительности.

Результаты оказались впечатляющими: точность сегментации костей по рентгенограммам составила 97,7%, а точность классификации дисперсии — 92,1%. Эти результаты превосходят результаты предыдущих исследований и демонстрируют, что искусственный интеллект может значительно сократить время диагностики, одновременно повышая надежность результатов.

Авторы исследования:
Проф. Мохамед Сайед Каид — профессор компьютерных наук и декан факультета компьютерных наук и искусственного интеллекта Университета Бени-Суэф
Д-р Абдельрахим Кура — почетный профессор кафедры компьютерных наук факультета компьютерных наук и искусственного интеллекта Университета Бени-Суэф
Инж. Сахар Хассан Ноа – ассистент преподавателя кафедры компьютерных наук факультета компьютерных наук и искусственного интеллекта Университета Бени-Суэф

Информация о публикации:
Исследование опубликовано в журнале Journal of Big Data издательства Springer Nature, том 12, номер статьи 26 – 2025. Журнал входит в 2% лучших специализированных журналов по компьютерным наукам, индексируется в Clarivate Expanded Index и Scopus, а его импакт-фактор составляет 6,4.

Ссылка на исследование:
[https://doi.org/10.1186/s40537-025-01072-2](https://doi.org/10.1186/s40537-025-01072-2)

Краткое содержание на английском языке
Исследователи из Университета Бени-Суэф использовали ИИ для улучшения диагностики заболеваний запястья. Их модель сегментировала кости запястья с точностью 97,7% и классифицировала дисперсию с точностью 92,1%. Они создали новый аннотированный набор данных для обучения и валидации моделей глубокого обучения. Опубликовано в 2025 году в журнале Journal of Big Data (Springer Nature, том 12, статья 26, топ 2%, индекс IF 6.4, Scopus, Clarivate).