сотрудник с 01.01.2013 по настоящее время
Россия
ВАК 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
ВАК 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 3.3.9 Медицинская информатика
ВАК 3.1.33 Восстановительная медицина, спортивная медицина, лечебная физкультура, курортология и физиотерапия
ВАК 5.8.6 Оздоровительная и адаптивная физическая культура
ВАК 2.2.12 Приборы, системы и изделия медицинского назначения
УДК 616.858 Дрожательный паралич (paralysis agitans). Паркинсонова (Parkinson) болезнь
УДК 004.932.2 Анализ изображения
УДК 004.891.2 Консультационные экспертные системы
УДК 616.858-008.6 Паркинсонизм
ГРНТИ 77.00 ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СПОРТ
ГРНТИ 20.00 ИНФОРМАТИКА
ОКСО 02.00.00 Компьютерные и информационные науки
ОКСО 06.00.00 Биологические науки
ОКСО 09.00.00 Информатика и вычислительная техника
ОКСО 32.00.00 Науки о здоровье и профилактическая медицина
ББК 58 Прикладные отрасли медицины
ББК 75 Физическая культура и спорт
ТБК 5 ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ТЕХНИКА. МЕДИЦИНА
BISAC SEL SELF-HELP
BISAC COM014000 Computer Science
BISAC COM018000 Data Processing
BISAC COM089000 Data Visualization
BISAC COM021030 Databases / Data Mining
BISAC COM023000 Educational Software
BISAC COM025000 Expert Systems
BISAC COM074000 Hardware / Mobile Devices
BISAC COM079010 Human-Computer Interaction (HCI)
BISAC COM032000 Information Technology
Актуальность разработки мобильного приложения для автоматизации сбора, первичной оценки и передачи врачу данных о кинематических параметрах движения частей тела пациентов с болезнью Паркинсона обусловлена необходимостью повышения качества диагностики и лечения данного заболевания. Цель. Разработка мобильного приложения для регистрации и объективизации симптомов болезни Паркинсона по кинематическим параметрам движения частей тела пациента с использованием методов машинного обучения и компьютерного зрения. Методы. При разработке приложения использованы фреймворки для компьютерного зрения «Детектор объектов MediaPipe» и «TensorFlow», нейронные сети которых предварительно обучены на больших наборах данных и могут с высокой точностью справляться с поставленной задачей в ситуациях с разными фонами, одеждой и условиями съёмки. Для распознавания и оценки тремора использован алгоритм собственной разработки на основе использования низкочастотного фильтра, разбиения на окна и авторегрессии методом Берга. Результаты. Разработано мобильное приложение CYPD (https://cypd.mobi), в основе которого лежат методы машинного обучения, компьютерное зрение и нейронные сети, обученные на размеченном массиве данных. Приложение позволяет вести сбор данных о треморе пациента и о выполнении им моторных/кинематических тестов. Заключение. Предложенная технология распознавания и оценки движений человека может быть использована в других областях медицины, включая неврологию, и при решении других прикладных задач, в которых исследуются движения человека.
искусственный интеллект, нейронные сети, машинное зрение, мо торные тесты, неврологические тесты, болезнь Паркинсона
1. Глобальный сайт Всемирной организации Здравоохранения. Болезнь Паркинсона. URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/parkinson-disease
2. Клинические рекомендации. Болезнь Паркинсона, вторичный паркинсонизм и другие заболевания, проявляющиеся синдромом паркинсонизма, пункт 2. URL: https://legalacts.ru/doc/klinicheskie-rekomendatsii-bolezn-parkinsona-vtorichnyi-parkinsonizm-i-drugie-zabolevanija/
3. Stanford medicine Parkinson’s Disease Exam. URL: https://stanfordmedicine25.stanford.edu/the25/parkinsondisease.html
4. Клинические рекомендации. Болезнь Паркинсона, вторичный паркинсонизм и другие заболевания, проявляющиеся синдромом паркинсонизма, 1.6.1 Клиническая картина болезни Паркинсона. URL: https://legalacts.ru/doc/klinicheskie-rekomendatsii-bolezn-parkinsona-vtorichnyi-parkinsonizm-i-drugie-zabolevanija/
5. Computer vision for Parkinson’s disease evaluation: A survey on finger tapping. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10888014/
6. Validation of computer vision technology for analyzing bradykinesia in outpatient clinic videos of people with Parkinson’s disease. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022510X24004076
7. Computer vision technologies in movement disorders: A systematic review. URL: https://movementdisorders.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/mdc3.70123
8. Parkinson data collection tool. URL: https://parktest.net/
