Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) разработали приложение для диагностики сколиоза и состояния позвоночника. По словам ПНИПУ, точность диагностики через новое приложение превышает 75%.
В созданное приложение встроена нейросеть, которая с помощью камеры проводит диагностику. Нейросеть создана и обучена с нуля. Она автоматически распознаёт ключевые анатомические точки на спине по фотографии. Приложение работает в двух режимах: экспресс‑анализ по статичному изображению и фотограмметрия. Второй вариант строит детализированную 3D‑модель по видеозаписи и рассчитывает углы искривления, ротации и асимметрии без лучевой нагрузки.
Как отметили специалисты ПНИПУ, существующие методы диагностики подходят не всем. Рентген не показывает скручивание позвоночника. МРТ и КТ нельзя часто использовать у детей и беременных женщин из‑за облучения. Современное 3D‑моделирование остаётся малодоступным из‑за высокой цены оборудования. Учёные объяснили, что сколиоз всё чаще встречается у молодых людей и приводит к образованию рёберного горба и деформации грудной клетки. Это нарушает работу лёгких и сердца, вызывает одышку и снижение выносливости. Специалисты университета сравнили результаты своей нейросети с данными трёхмерной оптической топографии, которая считается эталонным методом.
Ассистент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики ПНИПУ Иван Шитоев рассказал, что специалисты провели исследование своей разработки. В исследовании участвовали 166 детей. Каждому провели диагностику двумя способами: инновационной системой на основе искусственного интеллекта и классической компьютерной оптической топографией. Новая система сделала 120 фотографий спины с разных ракурсов, 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 углы искривления и ротации.
Анализ показал высокую степень совпадения с рентгенографией — более 75%. Сходство с компьютерной оптической топографией достигло 95%. Алгоритм выявляет как нарушения осанки, так и сложные пространственные деформации. Его точность сопоставима со специализированным медицинским оборудованием.
В вузе отметили, что разработка открывает возможность раннего выявления патологий позвоночника в разных условиях — от медучреждений до домашнего использования. Это меняет подходы к профилактике и своевременному вмешательству при заболеваниях опорно‑двигательной системы.
