В мае этого года я очень неудачно упал. Настолько неудачно, что повредил плечевой сустав. Это довольно неприятная, но частая история - плечо очень подвижно, а значит первым страдает от наших неуклюжих действий.
Разумеется я не стал рисковать в таком серьезном деле и сразу пошел к ближайшему свободному травматологу.
Мы неоднократно наблюдали всплески «трендовых» технологий, реакция общества на которые варьировалась от фанатичного желания получить эту технологию до радикального ее отрицания. Дополненная реальность, 3D-печать, голограммы, ИИ — все эти технологии очень громко обсуждались, но не все их них распространились и стали частью нашего быта. ИИ во всех его проявлениях (языковые модели, машинное обучение и т. д.) кажется проник везде, от браузеров и ОС смартфонов, до телевизоров и пылесосов. К ИИ вопросов много, от их этичности до воздействия на экологию. Однако стоит отметить, что не все ИИ одинаково плохи. Многие из них помогают в исследованиях и становятся инструментами улучшения уже имеющихся технологий. Ученые из Северо-Западного университета (Эванстон, штат Иллинойс, США) разработали систему, которая объединяет МРТ и ИИ, что позволяет трехмерно визуализировать контуры опухолей легких, которые меняются при дыхании пациента. Как именно работает данная система, что она позволяет увидеть в легких, и насколько она лучше экспертов-радиологов? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.Читать полностью »
Я уже писал пост про то, как самостоятельно читать базовые вещи. Теперь же я собрал для вас набор редких медицинских случаев, где по трепыханиям белого на белом можно сильно поменять жизнь человеку.
Потом был прошлый пост со случаем у ребёнка, который стал для меня своего рода врачебным катарсисом, потому что точно такой же случай, только мой, лишил меня части нижней челюсти.
Буквально — врачи снимали её остатки и делали новую челюсть из фрагментов моих тазовых костей (это нормальная практика).
Теперь ещё несколько редких и странных случаев. Например, пациент с девятым зубом. Сейчас восьмёрки-то не у всех есть, а он где-то нашёл сверхкомплектный. Но начнём мы с другого пациента, у которого до старости зубы остались внутри челюсти, вот:
В общем, заходите в пост. Сегодня страшных картинок не будет, только КТ-снимки. И все случаи с хорошим концом. Читать полностью »
У него болели зубы. По очереди. Он был доведён до отчаяния, буквально просил об удалении сам — но проблему боли это никак не решало. Точнее, каждый новый зуб решал на пару дней, он высыпался кое-как, а затем снова начинал страдать. «Коновалы» не провели дифференциальную диагностику пульпита, невралгии и неврита. В пользу врачей скажу только, что такие случаи очень и очень редки, и это знание статистически не пригодится стоматологу почти никогда.
Этот случай про то, что спустя примерно 30 лет дифдиагностика всё же пригодилась. Дважды.
Но чтобы вы поняли дальнейший ход рассказа, сначала скажу, что любой врач лечит людей статистическими методами. Диагностика всегда делается примерно, до первого похожего на правду результата, а не перебирает все возможные варианты развития событий. Условно, мы, врачи, считаем вероятность в районе 80% и выше хорошей, чтобы начать лечить, даже если у вас в итоге окажется не это.
Читать полностью »
До ведения блога на Хабре у нас очень редко спрашивали, что же именно на томограмме. Предполагалось, что пациенту для большинства ситуаций достаточно словесного описания, увиденного врачом, а в крайнем случае он без проблем возьмёт исходные файлы и отнесёт съёмку в другую клинику.
Но вы не такие. Вы очень часто спрашиваете, как же именно читать томограмму и что там нарисовано. Это укладывается в психологию визита ИТ-пациента, поэтому мы объясняем, но объяснять мы можем только на примере вашего снимка и недолго.
В целом, врачу никогда не придёт в голову учить пациента читать КТ, потому что это бессмысленно. Но я подумал: а почему бы и нет? Конечно, вы не наработаете 20-летний опыт определения разных сложных случаев по рентгеновской тени тканей, но, по крайней мере, сможете определить 40–50% базовых картин.
Видно отражение от металла, его дают множественные снимки
Я покажу, как выглядит воспалённая пазуха, металл, запломбированные и незапломбированные каналы, очаги.
Читать полностью »
Современная диагностика заболеваний путем визуализации насчитывает множество методов: МРТ, КТ, ФА, УЗД и т.д. Каждый из них по-своему уникален и предоставляет определенный спектр информации про здоровье пациента. Однако у всего есть свои недостатки, и вышеперечисленные методы не исключение. Ученые из Стэнфордского университета решили разработать новый метод визуализации, который будет объединять в себе сильные стороны сразу нескольких классических методов, но при этом будет лишен их недостатков. Основой изобретения стал разработанные ими контрастный агент, с помощью которого можно проводить раннюю диагностику ишемической болезни сердца пациентов, у которых пока еще нет видимых симптомов. Что лежит в основе нового метода и как он работает? Об этом мы узнаем из доклада ученых. Поехали.Читать полностью »
В настоящее время операции на позвоночнике перестали быть чем-то эксклюзивным и выполняются практически во всех отделениях нейрохирургии и во многих травматологических отделениях стационаров. Термин “нестабильность позвоночника” давно вышел за пределы узкого круга спинальных хирургов. И хотя данное понятие иногда трактуется слишком широко, нестабильность позвоночного сегмента, как патологическое явление, существует. В этой статье пойдет речь об одном интересном методе, позволяющем упростить операцию на позвоночнике.
Читать полностью »
Прошло лет пять с того момента как нейронные сетки начали втыкать в каждую дырку. Есть масса примеров где всё работает почти идеально — биометрия, распознавание технической информации (номера, коды), классификация и поиск в массиве данных.
Есть области где всё хуже, но сейчас идёт большой прогресс — речь/распознавание текстов, переводы.
Но есть области загадочные. Вроде как и прогресс есть. И статьи регулярно выходят. Только вот до практического применения как-то особо и не доходит.
Давайте разберём то, как нейронные сеточки и машинное зрение работает в медицине.
Читать полностью »
Ручная сегментация легких занимает около 10 минут и требуется определенная сноровка, чтобы получить такой же качественный результат, как при автоматической сегментации. Автоматическая сегментация занимает около 15 секунд.
Я предполагал, что без нейронной сети удастся получить точность не выше 70%. Также я предполагал, что морфологические операции – это только подготовка изображения к более сложным алгоритмам. Но в результате обработки тех, хоть и немногочисленных 40 образцов томографических данных, что есть на руках, алгоритм выделил легкие без ошибок, причём после теста на первых пяти случаях алгоритм уже не претерпевал значительных изменений и с первого применения правильно отработал на остальных 35 исследованиях без изменения настроек.
Также нейронные сети имеют минус – для их обучения нужны сотни обучающих образцов лёгких, которые придётся размечать вручную.
