Наименование конкурса: Конкурс на грантовое финансирование по научным и (или) научно-техническим проектам на 2024-2026 годы.
Руководитель проекта: Тлебалдинова Айжан Солтангалиевна, PhD, ассоциированный профессор.
Идентификаторы:
- Scopus Author ID 56825933500 (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56825933500),
- ORCID: 0000-0003-1271-0352 (https://orcid.org/0000-0003-1271-0352),
- Mendeley.
Исследовательская группа проекта
| № | ФИО | Должность по проекту | Идентификаторы (Scopus Author ID, Researcher ID, ORCID, если имеются) и ссылки на соответствующие профили | ||
|---|---|---|---|---|---|
|
1. |
Тлебалдинова Айжан Солтангалиевна |
Научный руководитель проекта (Главный научный сотрудник) |
Scopus Author ID: 56825933500 (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56825933500), |
||
|
2. |
Смаилова Сауле Сансызбаевна |
Ведущий научный сотрудник |
Scopus Author ID: 55645191800 (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55645191800), |
||
|
3. |
Кумаргажанова Сауле Кумаргажановна |
Ведущий научный сотрудник |
Scopus Author ID: 568262045000 (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56826204500), |
||
|
4. |
Казанцев Иван Гаврилович |
Ведущий научный сотрудник |
Scopus Author ID: 70043946600 (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=7004394660), |
||
|
5. |
Zbigniew Omiotek
|
Ведущий научный сотрудник |
Scopus Author ID 55793789400 (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55793789400), |
||
|
6. |
Балбосынов Багдат Ерсаинович |
Старший научный сотрудник |
Scopus Author ID 57995664100 (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57995664100), |
||
|
7. |
Карменова Мархаба Ахметоллиновна |
Научный сотрудник |
Scopus Author ID 57217096947 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57217096947), |
||
|
8. |
Сыдыкова Айжан Мукатаевна |
Младший научный сотрудник |
- |
||
| Молодые ученые (до 40 лет + обучающие (Студенты, магистранты)) | |||||
|
| ФИО | Должность по проекту | Идентификаторы (Scopus Author ID, Researcher ID, ORCID, если имеются) и ссылки на соответствующие профили | Примечание (ППС, студент, магистрант, докторант) | |
|
1 |
Танкибаева Акерке Кыдырбековна |
Младший научный сотрудник |
ResearcherID Web of Science: JPX-1262-2023 (https://www.webofscience.com/wos/author/record/52025690), |
докторант |
|
|
2 |
Құмарқанова Ақбота Серікқызы |
Программист |
ORCID: 0000-0003-0517-2445 (https://orcid.org/0000-0003-0517-2445). |
ППС |
|
|
3 |
Глинский Иван Николаевич |
Программист |
- |
магистрант |
|
Аннотация проекта
Тема исследования является актуальной, поскольку использование технологий искусственного интеллекта для автоматического выделения анатомических структур на изображениях МРТ может значительно улучшить процесс принятия решения о необходимости хирургического вмешательства среди ортопедических хирургов. Это также способствует снижению вероятности медицинских ошибок. Таким образом, достигается повышение точности диагностики и оценки степени тяжести повреждений мениска, что, в конечном итоге, приводит к более успешному и качественному лечению этого состояния.
Цель исследования заключается в разработке усовершенствованных моделей и методов анализа и распознавания анатомических структур на изображениях МРТ для повышения эффективности систем компьютерной диагностики.
Для выполнения данного исследования будут применяться следующие основные подходы, как обработка и анализ МРТ-изображений, методы и модели машинного и глубокого обучения, прототипирование программного обеспечения, тестирование прототипа программного обеспечения.
Ожидаемые результаты:
- аннотированный набор МРТ-изображений коленного сустава;
- математические модели предобработки и повышения качества МРТ-изображений;
- набор алгоритмов и моделей распознавания повреждений мениска коленного сустава;
- прототип программного обеспечения МРТ-диагностики повреждений менисков коленного сустава.
Конечным результатом проекта является прототип программного обеспечения МРТ-диагностики повреждений менисков коленного сустава, обеспечивающая быструю и точную обработку и анализ МРТ изображений, оказывающая помощь менее опытным специалистам в принятии врачебных решений.
Практическая значимость результатов исследований заключается в улучшении точности диагностики, в снижении ошибок и ложноположительных результатов, в раннем выявлении заболеваний, в оптимизации процесса обследования и в повышении эффективности работы медицинских учреждений.
Основной ожидаемый социально-экономический эффект. В рамках исследования будут собраны данные МРТ и артроскопии у пациентов с повреждением менисков коленного сустава за последние 10 лет по регионам Казахстана. Разработанные модели и методы позволят распознавать различные анатомические структуры, что обеспечит их широкую применимость в задачах диагностики.
Цель проекта заключается в разработке усовершенствованных моделей и методов анализа и распознавания анатомических структур на изображениях МРТ для повышения эффективности систем компьютерной диагностики
Ожидаемые и достигнутые результаты проекта:
| Год |
Полученные результаты по исследованиям. Публикаций (со ссылками на них) и патентов; информация для потенциальных пользователей. |
|---|---|
|
2024 год |
1) Собраны данные МРТ и артроскопии у пациентов с повреждением менисков коленного сустава за последние 10 лет по регионам Казахстана (РГП на ПХВ «Национальный научный центр травматологии и ортопедии имени академика Н.Д. Батпенова»). 2) Разработан алгоритм, автоматизирующий процесс определения количества снимков, режимов их визуализации, глубины срезов и других параметров, а также выполняющий экспорт данных в 2D-формат и их сортировку по папкам в соответствии с режимами визуализации. В результате все эти данные автоматически вносятся в Excel-файл 3) Разработана технологическая цепочка обработки МРТ изображений, которая включает в себя следующие этапы: изучение и анализ, предобработка, регистрация, кадрирование области интереса, анализ и извлечение количественных характеристик изображений. 4) Разработаны математические модели обработки изображений. 5) Опубликована статья в журнале, рекомендованный КОКСНВО РК: Танкибаева А.К., Кумаргажанова С.К., Тлебалдинова А.С. «Обзор методов коррекции неоднородности интенсивности магнитно-резонансных изображений» / Вестник Торайгыров университета. № 4(2024), 2024. С.332-344. |
|
2025 год |
Будет подготовлена аннотированная база изображений с разметками поврежденных менисков коленного сустава. Результаты проведенных экспериментальных исследований будут доложены на международной конференции, по материалам которой будет подана 1 статья. Будут разработаны усовершенствованные модели и методы распознавания повреждений менисков коленного сустава. 1) Принята к опубликованию статья в рецензируемое научное издание, индексируемое в Science Citation Index Expanded базы Web of Science и (или) имеющих процентиль по CiteScore в базе Scopus не менее 65 (шестьдесят пять): Tlebaldinova A., Omiotek Z., Karmenova M., Tankibayeva A., Kumargazhanova S., Smailova S., Kumarkanova A., Glinskiy I. «Comparison of Modern Convolution and Transformer Architectures: YOLO and RT-DETR in Meniscus Diagnosis» Manuscript ID: computers-3801959 / Computers (процентиль 84). 2) Опубликованы 3 статьи в журналах, рекомендованных КОКСНВО РК: Тлебалдинова А.С., Карменова М.А., Кумаргажанова С.К., Смаилова С.С. «Разведочный анализ МРТ изображений для улучшения качества медицинской визуализации и диагностики» /Труды университета КарТУ. №2 (99), 2025. С.378-385. Құмарқанова А.С., Тлебалдинова А.С., Танкибаева А.К., Карменова М.А., Кумаргажанова С.К. «Сүзгілеу және сапаны бағалау негізінде МРТ кескіндерін өңдеудің кешенді тәсілі» / Вестник ВКТУ №2 (99), 2025. с.153-162. Сыдыкова А.М., Женис С.М., Кумаргажанова С.К., Тлебалдинова А.С., Нурсадыкова Р.К. «Автоматическая классификация стадий эмбрионального развития на основе методов машинного обучения.» / Вестник Университета Шакарима. Серия технические науки. 2025;(2(18)):128-137. 3) Подготовлена и подана статья в журнал, рекомендованный КОКСНВО РК: Кабдрахманова З.Г., Тлебалдинова А.С., Карменова М.А., Кумаргажанова С.К., Карымсакова И.Б. Применение текстурного анализа при классификации медицинских изображений / Вестник Академии гражданской авиации. Статья принята к публикации (предполагаемая дата выхода 3 выпуск, сентябрь, 2025 г.). 4) Опубликованы 3 статьи в сборниках трудов международных конференций: Глинский И.Н., Кумаргажанова С.К., Құмарқанова А.С., Танкибаева А.К. «Обзор существующх методов и алгоритмов распознования повреждений коленного мениска на МРТ изображениях» / Творчество молодых – инновационному развитию Казахстана: Материалы ХІ Международной научно-технической конференции студентов, магистрантов, докторантов и молодых ученых, посвященной 80-летию профессора Кульсеитова Жениса Оразхановича, 10, 11 апреля 2025 г. – Усть-Каменогорск: ВКТУ, 2025. – с. 41-45. Кабдрахманова З.Г., Тлебалдинова А.С., Карменова М.А. «Применение эффективных методов фильтрации и оболочек для извлечения текстурных признаков изображений» / Сборник международной научно-практической конференции «Исследования и разработки в области искусственного интеллекта». Сборник международной научно-практической конференции «Исследования и разработки в области искусственного интеллекта». Өскемен: С.Аманжолов атындағы ШҚУ «Берел» баспасы, 2025. с. 68-73. Tankibayeva A., Kumargazhanova S., Smailova S., Tlebaldinova A. «Modern approaches to intensity inhomogeneity correction in magnetic resonance imaging: a review of methods» / Wilga Symposium 2025 международный научный симпозиум 2025, 3-4 July, Lublin, Poland. |
|
2026 год |
Будет разработан прототип программного обеспечения МРТ-диагностики повреждений менисков коленного сустава. Результаты проведенных экспериментальных исследований будут доложены в международной конференции, по материалам которой будет подана 1 статья. Будут проведены все этапы работ по тестированию прототипа программного обеспечения. Будет подана 1 статья в рецензируемое научное издание, индексируемое и входящее в 1 (первый) и (или) 2 (второй) квартиль по импакт-фактору в базе Web of Science и (или) имеющее процентиль по CiteScore в базе Scopus не менее 65 (шестидесяти пяти) |
Инфографика (фото, рисунки, и т.д.)
15.08.2025
