ООО «Зеница» в 2022 году стало партнером ООО «Терра ЭйАй» https://neural-university.ru/. В рамках данного сотрудничества уже реализован второй этап проекта по направлению Телемедицина.

На первом этапе перед командой разработчиков ООО «Терра ЭйАй» стояла задача создать нейронную сеть для сегментации объектов переднего сегмента глаза (зрачка, склеры, радужной оболочки) в реальном времени. Когда появилась возможность выделять нужные области, команда перешла на другие задачи.

Сейчас завершается работа над вторым этапом - «Система идентификации пациента по радужной оболочке глаза (Iris ID)», которую компания ООО «Зеница» планирует применять на базе своего диагностического комплекса.

В качестве подхода к решению задачи был выбран «deep metric learning» (построение функции от двух объектов, которая оценивает «похожесть» между ними) с подходом «representation learning», когда нейронная сеть принимает на вход один объект (сегментированное изображение радужной оболочки) и возвращает вектор, представляющий этот объект в некотором векторном пространстве. Далее между векторами (теми, которые извлечены на этапе идентификации и теми, которые хранятся в базе зарегистрированных пациентов) вычисляется евклидово расстояние. Найденное минимальное расстояние, при условии, что оно меньше порогового значения (которое показывает, что пациент отсутствует в базе данных), позволяет определить какому вектору, из хранящихся в базе зарегистрированных пациентов, соответствует вектор, представляющий изображение радужной оболочки идентифицируемого пациента. Точность идентификации составляет 98%. Если вычисленное евклидово расстояние больше порогового значения, то вектор признаков, извлеченный нейронной сетью, сохраняется в базу данных пациентов, то есть происходит регистрация нового пациента в режиме реального времени, чего не позволяет выполнить нейросетевая модель «классификации», требующая дообучения на новых данных.

«Проект реализован для применения в системе цифровой биомикроскопии глаз, для автоматизации процесса идентификации, а также для идентификации в случаях, когда пациент не находится в сознании или психически нормальном состоянии (например, находится в алкогольном или наркотическом опьянении).

Также в медицинских организациях довольно остро стоит проблема защиты данных пациента. А идентификация по радужной оболочке глаза соответствует всем требованиям информационной безопасности, являясь одним из наиболее точных и надёжных способов биометрической идентификации», – прокомментировал руководитель проекта со стороны ООО «Зеница» Дмитрий Сухов.

В планах у компаний продолжать работу над проектами, так как автоматизация процессов в области медицинской диагностики, несомненно, перспективное направление. Например, по изображению радужной оболочки (область которой извлечена на этапе первой задачи) можно определить такое заболевание, как глаукома. Глаукома – наиболее распространенная причина необратимой слепоты в мире. Оперативное выявление первичных признаков заболевания, которые находятся в околозрачковой зоне радужной оболочки, позволит многим пациентам избежать серьезных последствий этой болезни.

Команда проекта Университета искусственного интеллекта:

• Андрей Закуцкий
• Нестеров Николай
• Кобызев Юрий Дмитриевич
• Смирнов Даниил
• Светлана Носова
• Шляпников Сергей
• Бойков Сергей Николаевич
• Красиков Виталий Александрович
• Антимонова Анастасия Анатольевна
• Шалунов Андрей Сергеевич
• Ким Сергей Васильевич
• Жакыпакунова Айгул
• Кузьминов Руслан Игоревич
• Прохоренко Евгений Игоревич
• Татаринов Алексей Игоревич
• Морозов Артем Павлович
• Гайдаш Алексей Андреевич
• Рюнтю Сергей Юрьевич

Руководители проектов от Университета искусственного интеллекта:

• Терещенко Алексей Владимирович
• Рубцов Антон