ПНИПУ: Нейросеть для выявления нарушений осанки

Основные статьи:

• Сколиоз
• Искусственный интеллект в медицине
• Искусственный интеллект в медицине России
• Видеоаналитика (термины, сферы применения, технологии)

2025: Метод диагностики сколиоза с помощью искусственного интеллекта

Нарушения осанки и сколиоз стали массовой проблемой среди молодежи, которые приводят к образованию реберного горба и деформации грудной клетки. Это нарушает работу легких и сердца, вызывая одышку и снижение выносливости. Существующие методы диагностики имеют серьезные недостатки: рентген не выявляет скручивание позвоночника, тесты субъективны, а МРТ и компьютерная томография непригодны для частого обследования детей и беременных женщин, из-за лучевой нагрузки. Даже современное 3D-моделирование остается малодоступным из-за дорогостоящего оборудования. Все это создает дисбаланс между растущим числом случаев и возможностями ранней диагностики, особенно в отдаленных регионах. Отсутствие доступного обследования приводит к позднему выявлению болезни, когда деформации уже требуют сложного лечения. Ученые Пермского Политеха разработали метод компьютерной фотограмметрии, позволяющий анализировать состояние позвоночника с помощью обычных камер смартфонов. Технология использует искусственный интеллект для обработки изображений и демонстрирует точность диагностики на уровне 88%. Об этом 1 сентября 2025 года сообщила пресс-служба ПНИПУ.

𝓲

Фото: ПНИПУ, Йорд Тех, ПГМУ им. Е.А. Вагнера

Как сообщалось, сколиоз представляет собой опасное трехмерное искривление позвоночника, которое наиболее часто развивается в подростковом возрасте. Согласно медицинской статистике, распространенность сколиоза среди детей достигает 39% случаев. Заболевание характеризуется не только боковой деформацией, но и скручиванием позвоночного столба, что приводит к формированию реберного горба (ротация) и деформации грудной клетки. Это нарушает функцию легких и сердца, вызывая одышку и снижение выносливости. Постоянная нагрузка на мышцы провоцирует хронический болевой синдром, ускоряет износ позвоночника, способствуя развитию остеохондроза и грыж. В тяжелых случаях возможны неврологические осложнения, инвалидизация и серьезные психологические проблемы, включая депрессию и социальную дезадаптацию.

Существующие методы диагностики сколиоза обладают серьезными ограничениями, особенно для детей и беременных женщин. Рентген снимается в двух проекциях и не позволяет оценить трехмерную деформацию и скручивание позвоночника, к тому же он несет риск лучевой нагрузки. Тест Адамса (наклон вперед) дает лишь субъективную качественную оценку без точных количественных показателей. МРТ, хотя и не несет лучевой нагрузки и преимущественно используется для выявления причин деформаций и предоперационного планирования, но из-за высокой стоимости недоступен для массового обследования. Наиболее серьезные ограничения связаны с компьютерной томографией, которая из-за высокой дозы облучения категорически противопоказана для регулярного мониторинга уязвленных групп населения, что создает существенные проблемы в системе динамического наблюдения за пациентами этих категорий.Международный конгресс по anti-age и эстетической медицине — ENTERESTET 2026

Безопасной альтернативой является трехмерная оптическая топография, создающая 3D-модель спины без излучения. Однако система требует дорогого оборудования и специальных помещений, что ограничивает её доступность. В том числе, сам процесс сканирования и анализа занимает много времени, а точность зависит от правильности позиции пациента и технических параметров. Данные особенности создают предпосылки для разработки более доступных и практичных диагностических технологий.

Ранее ученые Пермского Политеха разработали и с нуля обучили специальную нейросеть, предназначенную для автоматического распознавания ключевых анатомических точек на спине по обычной фотографии. На основе данного алгоритма было создано готовое к использованию приложение для смартфонов и компьютеров, которое предлагает два режима работы: экспресс-анализ по статичному изображению и фотограмметрию — расширенный анализ с построением 3D-модели на основе видеозаписи, которая рассчитывает все необходимые параметры (углы искривления, ротации, асимметрии) без лучевой нагрузки.

Для успешного внедрения нейросети в клиническую практику учеными был проведен сравнительный анализ, в ходе которого сопоставили данные, полученные с помощью искусственного интеллекта, с результатами диагностики методом трехмерной оптической топографии. В рамках данной работы она применялась как эталонный метод, обеспечивающий точные измерения деформаций позвоночника и туловища. Такой подход позволил получить объективные данные по асимметрии тела, пространственной ориентации туловища, углам искривления позвоночника и показателям баланса. Полученные результаты использовались в качестве «золотого стандарта» для проверки достоверности диагностического метода.

В исследовании приняли участие 166 детей, каждому из которых провели диагностику двумя методами: системой на основе искусственного интеллекта и классической компьютерной оптической топографией. В рамках первого подхода было выполнено 120 фотографий спины с разных ракурсов, на основе которых нейросеть построила детализированную 3D-модель, автоматически определила 16 ключевых анатомических точек (в области шеи, лопаток, талии и других зон) и рассчитала 123 клинических параметра позвоночника, включая все необходимые углы искривления и ротации. рассказал Иван Шитоев, ассистент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика ПНИПУ

𝓲

Фото: ПНИПУ, Йорд Тех, ПГМУ им. Е.А. Вагнера

Для сравнения результатов двух методов использовали специальный математический подход — корреляционный анализ. Он проверял, насколько изменения в показаниях одного метода соответствуют изменениям другого. Оказалось, что в данном исследовании эта согласованность была высокой — все значения находились в практически одном диапазоне.

Анализ данных выявил 54 значимые взаимосвязи между показателями двух методов диагностики. Были обнаружены сильные связи в четырех ключевых категориях: параметры асимметрии тела (перекос плеч, лопаток, таза), деформации позвоночника (боковые отклонения, кифоз), ротационные показатели (скручивание отдельных сегментов позвоночника) и параметры баланса тела. Например, угол перекоса лопаток по нейросети тесно связан с асимметрией плечевого пояса по компьютерной оптической томографии. объяснил Иван Шитоев

Результаты эксперимента показывают оптимальную степень согласованности с данными рентгенографии, превышающую 75%. При этом по сравнению с компьютерной оптической томографией уровень соответствия достигает 95%. Полученные показатели объективно подтверждают диагностическую точность нейросети по всем важным параметрам. Алгоритм верно идентифицирует как явные нарушения осанки, так и сложные пространственные деформации, обеспечивая уровень анализа, сопоставимый со специализированным медицинским оборудованием.

Благодаря этому исследованию, мобильное приложение является эффективным инструментом для массового профилактического обследования и профессиональной клинической оценки, создавая доступную альтернативу дорогостоящим диагностическим системам. Технология открывает возможности для раннего выявления патологий в любых условиях — от медучреждений до домашнего использования.

Ведётся работа над обновлением интерфейса программы «ScolView». Ее релиз запланирован на сентябрь 2025 года: приложение будет доступно для бесплатного скачивания в основных магазинах (AppStore, GooglePlay, RuStore и др.) с возможностью приобретения платных премиум-функций.

2024: Российские ученые создали нейросеть для помощи в диагностике сколиоза

Ученые Пермского Политеха создали и обучили нейросеть находить ключевые точки спины при диагностике сколиоза. Применение компьютерного зрения делает определение заболевания более точным и доступным для пациента. Об этом 29 января 2024 года сообщили представители Пермского Политеха.

По информации компании, статья с результатами исследования опубликована в журнале «Вестник ПНИПУ. Прикладная математика и вопросы управления», No 4. Работа выполнена при финансовой поддержке Пермского научнообразовательного центра мирового уровня «Рациональное недропользование».

𝓲

Фото: ПНИПУ

Сколиоз особенно характерен для детей, часто он формируется в период активного роста, начиная с 5 лет. Здоровый позвоночник – это кривая с физиологическими изгибами в шейном, грудном и поясничном отделах. У ребенка он довольно пластичный, и неправильное распределение нагрузки и другие факторы провоцируют отклонение отдельных позвонков от основной кривой, тем самым формируя сколиоз.

𝓲

Фото: ПНИПУ

Своевременное выявление заболевания позволит избежать хромоты, плоскостопия, нарушения кровообращения, дыхания, ущемления нервов и других осложнений у ребенка в будущем. Диагностировать сколиоз на начальной стадии сложно. На январь 2024 года его определяют с помощью физического наблюдения у врача и лучевым методом (рентген или МРТ), который имеет ряд ограничений при частом повторении.

На январь 2024 года в медицине популярны биометрические технологии. Они используют физические и поведенческие характеристики человека и через компьютерное зрение бесконтактно распознают заболевание. Ученые Пермского Политеха разработали проект, который по фотографии спины человека определяет ключевые точки на ее поверхности с помощью созданного нейросетевого алгоритма.

Политехники уже несколько лет исследуют технологии обнаружения сколиоза. Ранее они разработали математический алгоритм, который по трехмерной модели позвоночника диагностирует искривление. Уже готовы интерфейс приложения для телефона и его web-версия. На январь 2024 года ученые ПНИПУ внедрили в технологию искусственный интеллект. В совокупности это позволяет комплексно оценить нарушения осанки и деформации опорно-двигательного аппарата.

Для обучения и тестирования нейросети исследователи использовали 3000 фотографий спины взрослых людей (18-40 лет) и школьников младших классов. Ключевые точки на всех фотографиях определялись с помощью оптических технологий, которые анализируют изображение поверхности тела человека. Так можно дистанционно и бесконтактно определить форму туловища пациента с нарушениями опорно-двигательного аппарата.

Мы разработали нейросетевой алгоритм, который определяет 16 специальных точек по фотографии спины. Расположение точек относительно друг друга позволяет сделать вывод о наличии различных нарушений осанки. Нейросетевую модель мы сверяли с ранее созданной пространственной трехмерной моделью, основанной на методе фотограмметрии. С его помощью по видеосъемке спины камерой смартфона с разных ракурсов можно восстановить объемную модель. поделился Владислав Никитин, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ

𝓲

Фото: ПНИПУ

Врач или сам человек сможет открыть установленную программу (приложение) и выбрать вариант диагностики. Экспресс-анализ определит нарушения с помощью искусственного интеллекта всего по одному фото, а расширенный вариант – по видеофайлу поверхности спины, снятой с разных ракурсов. В итоге человек получит расшифровку значений и рекомендации по профилактическим упражнениям. объяснил Иван Шитоев, ассистент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ

Исследователи отмечают, что после проведения клинических испытаний и доработки программы, приложение будет готово к запуску на компьютерах и телефонах. Его сможет использовать как врач, так и обычный человек для определения сколиоза.

Разработка ученых ПНИПУ достигает 85% точности. Обученная нейросеть может использоваться в клинической медицине, специалисты которой заинтересованы в появлении валидных инструментов для диагностики деформации позвоночника.