Разработка программно - аппаратного средства для диагностики заболеваний ротовой полости по изображению, полученному с помощью интраоральной камеры
Во многих населенных пунктах нашей страны отсутствует возможность оперативного обращения к стоматологу, но с развитием телемедицины появилась возможность первичного осмотра и удаленной диагностики различных заболеваний. Поэтому была предложена идея разработки программно-аппаратного средства, которое удаленно, по фотографии, полученной с помощью интраоральной камеры, проводит диагностику заболеваний полости рта.
Разработка серверной части для хранения данных обучающих данных и взаимодействия с мобильными устройствами;
Подготовка и нормализация обучающих данных для нейронной сети;
Обучение нейронной сети, используя библиотеку TensorFlow;
Развёртывание модели нейронной сети на мобильных устройствах Android и iOS;
Тестирование разрабатываемого средства с использованием Wi-Fi камеры.
Адаптивная подстройка нейронной сети в процессе функционирования комплекса. Получение фотографий для диагностики из галереи устройства или от WiFi камеры. Обработка изображений с помощью нейросетевого анализатора. Вывод результатов диагностики.
AndroidStudio, xCode, OpenCV, Tensorflow
Добавление новых заболеваний для диагностики, создание десктопной версии.
Разработано мобильное приложение, которое по фотографии полученной с WiFi камеры может производить диагностику заболеваний полости рта на основе OpenCV. Точность при нахождении кариеса составила 83%, гингивита 77%.
Разработка программно – аппаратного средства позволит удаленно выполнять диагностику различных заболеваний полости рта, своевременно выявлять проблемы и обращаться к врачу.
Использование программно-аппаратного средства на основе интраоральной камеры позволит упростить первичную диагностику заболеваний полости рта.
Разработанное средство способно работать на подавляющем большинстве современных мобильных устройств и подстраиваться под разрешение и формат экрана.
Возможность добавления диагностики других болезней обучая нейросеть на дополнительных датасетах. Наличие разрабатываемой системы на android.
Был разработано программно – аппаратное средство с использованием компьютерного зрения OpenCV. Точность определения кариеса составила 83%, точность определения гингивита 77%.
Для достижения более высокой точности было принято решение использовать библиотеку компьютерного зрения OpenCV и нейросети.
Существуют исследования на тему применения нейронных сетей для определения заболеваний ротовой полости, но в данное время нет средства диагностики, способного получить результат в режиме реального времени.
Использование мобильных устройств растет с каждым днем. Сейчас почти у каждого пациента или врача имеется смартфон. Поэтому данное средство сможет использовать широкий круг пользователей.
Пользователи – работники медицинских учреждений и пациенты.
Для получения результатов диагностики необходимо сделать несколько простых шагов: 1) По нажатию кнопки галерея выбрать фотографии для обработки, либо по нажатию кнопки сделать фото загрузить фотографии с интразональной камеры в приложение. 2) Нажать кнопку результат и дождаться результатов диагностики.
Приложение позволяет оказать помощь в контроле здоровья полости рта у пациента.