| Разработчики: | Йорд Тех, ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет |
| Дата премьеры системы: | январь 2024 г. |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
2024: Анонс продукта
В конце января 2024 года в Пермском политехе сообщили о создании нейросети для диагностики сколиоза по фотографиям. По словам разработчиков, применение компьютерного зрения делает определение заболевания более точным и доступным для пациента.
Новая технология нашла применение в приложении ScolView, которую разработали в компании «Йорд Тех». Нейросеть по фотографии спины человека определяет ключевые точки на ее поверхности.
Для обучения и тестирования алгоритмов 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.Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы 
Экспресс-анализ определит нарушения с помощью искусственного интеллекта всего по одному фото, а расширенный вариант – по видеофайлу поверхности спины, снятой с разных ракурсов.
Как отметил кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ Владислав Никитин, 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, — пояснил Никитин. |  |
Точность нейросети ПНИПУ оценена разработчиками в 85%. Обученная нейросеть может использоваться в клинической медицине, специалисты которой заинтересованы в появлении новых и валидных инструментов для диагностики деформации позвоночника.[1]
