Platforma internetowa do rekonstrukcji części ciała 3D

Firma Innowise opracowała rewolucyjne narzędzie do automatycznej rekonstrukcji 3D kości, skóry i innych narządów na podstawie zdjęć rentgenowskich i tomografii komputerowej w oparciu o algorytmy ML.

Klient

Branża

Opieka zdrowotna, IoT

Région

Klient od

2021

Nasz klient to firma produkująca sprzęt medyczny, wytwarzająca zaawansowane technologicznie urządzenia i oprogramowanie wspomagające pracę klinicystów.

Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.

Wyzwanie

Wraz z rozwojem branży opieki zdrowotnej stale pojawiają się nowe, przełomowe technologie. Ponieważ chirurgia wymaga kompetencji i dokładności, lekarze potrzebują precyzyjnego sprzętu medycznego, który łagodzi ludzkie błędy i zapobiega nieprzewidzianym okolicznościom.

Nasz klient potrzebował oprogramowania do modelowania ciała w 3D, zdolnego do odtwarzania kości, skóry i innych narządów na podstawie zdjęć rentgenowskich i tomografii komputerowej. Przekształcając płaskie skany w trójwymiarowe modele wolumetryczne, lekarze mogliby poprawić widoczność podczas leczenia pacjentów i uzyskać lepszy wgląd w choroby i nieprawidłowości. Studenci i stażyści mogliby również wykorzystywać te trójwymiarowe modele medyczne do ćwiczenia diagnostyki i zabiegów chirurgicznych przed ich wykonaniem.

Wdrożenie

Naszym głównym zadaniem było organiczne zintegrowanie platformy konstrukcyjnej 3D z ekosystemem klienta i zapewnienie jej kompatybilności ze zdjęciami rentgenowskimi i skanami CT eksportowanymi z radiologii, kardiologii i innych laboratoriów, tak aby można było uzyskać do nich dostęp na szpitalnych stacjach roboczych i osobistych laptopach.

Zgodność z DICOM

Wcześniej upewniliśmy się, że nasza platforma internetowa bezproblemowo współpracuje z plikami DICOM. Format obrazowania cyfrowego i komunikacji w medycynie (DICOM) jest powszechnym standardem wymiany informacji o obrazowaniu medycznym i powiązanych danych. Po tym kroku położyliśmy nacisk na dodatkowe zabezpieczenia, ponieważ pliki DICOM zawierają poufne informacje zdrowotne.

W rezultacie nasi dedykowani programiści stworzyli przestrzeń, w której przechowywane są wszystkie zaimportowane pliki DICOM z danymi o pacjentach, ich diagnozach, leczeniu, datach i wynikach badań.

Od zdjęć rentgenowskich i tomografii komputerowej po wizualizacje 3D

Chociaż technika bezkontrastowa jest dostępna do rekonstrukcji 3D, dożylne (IV) skany kontrastowe (bezbarwne płyny na bazie jodu) są zalecane do dokładniejszych wizualizacji 3D.

Po pobraniu zdjęcia rentgenowskiego lub tomografii komputerowej do systemu wystarczy kilka kliknięć, aby przekształcić czarno-białe obrazy w trójwymiarowe rekonstrukcje. Aby określić poziom szczegółowości 3D, klinicyści ręcznie ustawiają wartości progowe tłumienia. Podczas gdy platforma skanuje każdy przekrój CT linia po linii, rejestruje dokładne współrzędne każdego piksela, który wykazuje wartość tłumienia większą niż próg. Następnie te wybrane piksele reprezentują woksele, które zawierają fragmenty ciała gęstsze niż wybrany próg. W rezultacie po tych manipulacjach pojawiają się wolumetryczne rekonstrukcje 3D.
Po zakończeniu renderowania 3D klinicyści mogą zarządzać obiektami za pomocą wygodnego paska narzędzi z lupą do powiększania / pomniejszania, paska cieni gradientu do dodawania / usuwania skóry, tkanek, mięśni i struktur kostnych oraz nożyczek do odcinania nadmiaru części. Niemniej jednak głównym narzędziem jest sześcian, który pozwala praktykom obracać obraz wokół własnej osi i uzyskać dokładniejszy obraz patologii.

Inteligentny menedżer ROI

Pour mettre en évidence les pathologies, notre équipe a développé un gestionnaire avancé de ROI (région d'intérêt - les limites d'une tumeur). Ici, les médecins mettent en évidence les pathologies afin qu'elles soient immédiatement reconnaissables dans les reconstructions 3D après rendu. En plaçant des points sur les tumeurs, les cliniciens mesurent l'étendue des lésions pour prendre des décisions informatives sur les opérations chirurgicales. En outre, les cliniciens peuvent renommer et mettre en évidence les zones pathologiques dans des couleurs différentes afin qu'elles se distinguent des zones saines. Pour rendre la segmentation encore plus précise, notre équipe a défini des seuils, des valeurs de pixels et des aperçus préliminaires pour permettre une personnalisation 3D plus détaillée. Cela inclut la génération de rapports détaillés avec des annotations et des étiquettes anatomiques, ainsi que la mesure des distances entre les organes pour une planification chirurgicale plus précise.

Une fois toutes les étapes de traitement terminées, les praticiens peuvent exporter et partager l'image 3D, en définissant des évaluations en fonction des rôles des utilisateurs.

Technologie i narzędzia

Back-end

Python, FastAPI, PyQt

Front-end

JavaScript, React

Bazy danych

MS SQL Server

ML, MLOps

Poids et biais, MLFlow, PyTorch, OpenCV, TensorFlow, Keras, ONNXRuntime, PyDICOM, Albumentations

Cloud

AWS (S3, EC2, Lambda), AWS SageMaker (Studio, monitorowanie modelu, punkt końcowy wnioskowania)

Qase, Postman, Swagger, TestFlight, Arduino, Thonny

Proces

Mimo że projekt był ambitny i wymagający, nasi specjaliści byli w stanie zakończyć go sukcesem. Najpierw nasi specjaliści oszacowali zakres prac i ocenili główne kamienie milowe. Aby spełnić wymagania techniczne i biznesowe, wybraliśmy najlepiej dopasowany stos technologiczny w oparciu o naszą rozległą wiedzę.

Nasz dedykowany zespół wykorzystał Python do stworzenia oprogramowania do modelowania medycznego 3D i zapewnienia płynnej integracji z innymi firmami. Ponieważ kosztowny sprzęt po stronie klienta nie był racjonalny finansowo, w pełni wykorzystaliśmy możliwości AWS, aby rozwikłać architekturę oprogramowania w chmurze. Dzięki bramkom API opracowaliśmy również wersję desktopową, która działa tak samo jak platforma internetowa.

Pour rendre la reconstruction 3D précise et fiable, nous avons utilisé différents outils et approches ML pour résoudre les tâches de détection, de classification et de segmentation, ainsi que l'étiquetage des données. En outre, notre équipe de projet a utilisé les capacités de ML et de vision par ordinateur pour augmenter le niveau des modèles de formation. Pour répondre aux exigences du client, Innowise a adopté plusieurs approches simultanées concernant le traitement natif de la 3D et des tranches d'images. Nous avons ainsi présenté un outil de rendu 3D innovant doté d'un pipeline automatique basé sur le ML pour le recyclage et la mise en production de modèles adaptés aux besoins médicaux.

Nasz zespół pracował na podstawie zwinnej metodologii rozwoju Scrum z regularnymi spotkaniami zespołowymi i komunikacją przez Google Meet. Obecnie projekt jest w toku, a Innowise nieustannie pracuje nad dalszym rozwojem platformy i zapewnieniem integracji z zewnętrznymi aplikacjami i usługami medycznymi.

Zespół

Kierownik projektu

Inżynierowie ML

Programistów back-end

Programistów front-end

Projektant UI/UX

Inżynierowie QA

Wyniki

La modélisation 3D dans l'industrie médicale offre des possibilités étonnantes pour reconstruire les os à partir de tomographies assistées par ordinateur (CT) de manière non invasive. Ainsi, notre plateforme de rendu 3D de premier plan permet aux professionnels de mesurer avec précision les zones tumorales et autres pathologies, de surveiller les organes au fil du temps, d'évaluer la composition des tissus et d'évaluer avec précision les fractures sans avoir à toucher le patient. Désormais, les médecins visualisent avec précision l'anatomie et diagnostiquent diverses maladies invisibles avec les méthodes traditionnelles. De plus, notre solution permet de générer des rapports détaillés avec des annotations et des étiquettes anatomiques, ainsi que de mesurer les distances entre les organes pour une planification chirurgicale plus précise. Grâce à notre plateforme, les chirurgiens peuvent désormais planifier leurs opérations de manière plus précise et plus efficace.

Projet d'amélioration de la qualité de l'eau

Styczeń 2021 r. - w trakcie realizacji

Podobne projekty

Ayez l'esprit tranquille !

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Co będzie dalej ?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Pour l'analyse des données, l'analyse et l'élaboration de programmes, les projets doivent être réalisés dans les délais impartis. projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.