Автоматизированная система диагностики детских травм запястья

Исследовательской группой разработана новая автоматизированная система для диагностики переломов запястья у детей на основе глубоких нейронных сетей. Система предназначена для эффективного выявления и точной классификации переломов различной степени тяжести по результатам рентгенографического обследования. Цель исследования заключается в повышении качества медицинского обслуживания путем ускорения процесса диагностики и уменьшения нагрузки на медицинский персонал.

Травмы являются значимой причиной инвалидизации среди несовершеннолетних пациентов. Важнейшей задачей становится быстрая и точная диагностика характера повреждений для назначения адекватного лечения. Созданная система основана на обобщенной эффективной агрегационной нейронной сети (Generalized Efficient Layer Aggregation Network, GELAN), демонстрируя высокую точность распознавания травм и определение степени тяжести переломов.

Оценка эффективности системы проводилась на обширном публичном датасете GRAZPEDWRI-DX, включающем 20 тысяч рентгеновских изображений кистей рук детей с подтвержденными диагнозами. Результаты показали значительное преимущество разработанной архитектуры перед аналогичными решениями, обеспечив среднее значение показателя точности порядка 74%. Особенностью системы является ее способность дифференцировать полные и неполные переломы, что крайне важно для выбора оптимальной терапевтической стратегии.

Использование автоматизированного анализа рентгенологических изображений позволяет существенно снизить вероятность врачебных ошибок, повысить качество диагностики и ускорить принятие клинических решений. Хотя дальнейшая адаптация и усовершенствование системы необходимы для оптимального функционирования в реальных условиях клиники, данная технология создает перспективные направления для улучшения ухода за детьми с костными травмами. Подробности разработки опубликованы в рецензируемом научном издании Neural Computing and Applications.

Источник:

Basak, P., Mushtak, A., Ouda, M. et al. Improving pediatric trauma care: an automated system for wrist trauma detection using GELAN. Neural Comput & Applic (2025). https://doi.org/10.1007/s00521-025-11539-1