Разметка данных
Распознавание МРТ-снимков с помощью компьютерного зрения: выделение на снимках спинного канала, межпозвоночных дисков и дурального мешка, диагностика заболеваний.
Remedy Logic — продукт для интерпретации МРТ поясничного отдела позвоночника. Задача для команды «Наносемантики» — создать ядро компьютерного зрения: автоматическую разметку анатомических структур на снимках и поддержку диагностики патологий, которые рентгенолог проверяет в ежедневной практике.
Контекст и постановка
На входе — DICOM-изображения МРТ. На выходе нужны не «красивые маски», а структурированный результат для клинического контура: где проходит спинной канал, как расположены межпозвоночные диски, где границы дурального мешка, какие участки требуют внимания при оценке стенозов, грыж и дегенеративных изменений. Продукт рассчитан на врачей-рентгенологов и смежных специалистов; ошибка сегментации напрямую влияет на измерения и дальнейшие решения.
Ключевое инженерное ограничение — скорость. По одному снимку результат должен быть готов порядка одной секунды, иначе решение не встраивается в рабочий процесс чтения исследований.
Что сделали
Разработали кастомную собственную связку моделей компьютерного зрения под задачу сегментации и анализа МРТ позвоночника. Конвейер выделяет на снимках спинный канал, межпозвоночные диски и дуральный мешок, после чего поверх разметки строится логика диагностической интерпретации.
Архитектурно это не один «универсальный детектор», а согласованный pipeline: подготовка данных, обучение и валидация сегментатора, контроль качества разметки, проверка на holdout и сопоставление метрик с требованиями продукта. Отдельный акцент — устойчивость к вариативности протоколов съёмки и качества исходных серий.
Роль «Наносемантики» — полный цикл DS/CV в продуктовой связке: постановка, подготовка обучающих выборок, эксперименты, интеграция моделей в контур Remedy Logic и сопровождение качества на этапах пилота и масштабирования.
Результат
Система обрабатывает один МРТ-снимок примерно за 1 секунду и даёт врачу структурированную разметку ключевых анатомических зон вместо ручного выделения контуров. Продукт Remedy Logic развивается как коммерческий AI-инструмент для spine MRI; в публичных материалах компании заявлены интеграция с PACS/RIS, автоматические измерения и поддержка диагностики дегенеративных патологий.
Для портфолио этот кейс — пример медицинского CV «от данных до продукта»: жёсткие требования к точности, скорости и воспроизводимости, когда модель становится частью клинического workflow, а не демо в ноутбуке.