Разработка новых математических методов и алгоритмов анализа рентгеновских изображений органов грудной полости для автоматизации диагностики заболеваний легких с помощью решения задачи классификации изображений с высокой внутриклассовой и низкой межклассовой дисперсией

Стандартный подход к диагностике легочных заболеваний, осуществляемый через анализ рентгеновских снимков сверточными нейронными сетями, походит к уровню максимально достижимого качества результатов. В рамках проекта разрабатываются подходы, использующие другие источники информации для повышения точности диагностики решений ИИ. Например, анализ движений глаз рентгенолога с помощью ИИ. Это направление исследований можно охарактеризовать термином «анализ взаимодействия врача и ИИ», которое представляет чрезвычайный интерес для крупных промышленных и исследовательских институтов мира. Научная часть проекта естественным образом превратилась в практическое решение, которое было реализовано и апробировано в больницах Москвы и Казани.