ИСПОЛЬЗОВАНИЕ PYTHON ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ОБРАТНОЙ СВЯЗИ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ПРИ ИНТЕРВЕНЦИОННЫХ КАРДИОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУРАХ ПОД КОНТРОЛЕМ ЭХОКГ
DOI:
https://doi.org/10.1259/e4tbat52Keywords:
Python, ЭхоКГ, интервенционная кардиология, обработка изображений, сегментация, трекинг инструментов, визуализация, обратная связь, машинное обучение, реальное время.Abstract
В работе анализируется возможность создания системы на платформе Python, способной в реальном времени обрабатывать потоки ЭхоКГ, сегментировать ключевые структуры сердца, отслеживать интервенционные инструменты и предоставлять обратную связь оператору. Рассматриваются архитектурные решения, современные алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения, примеры реализованных систем и перспективы развития технологий. Показано, что современные вычислительные и программные ресурсы позволяют создавать подобные системы, однако для их внедрения необходима клиническая валидация и интеграция с медицинским оборудованием [1-7].
References
1. Smistad E. et al. “Fully automatic real-time ejection fraction and MAPSE measurements in 2D echocardiography using deep neural networks,” IEEE Ultrasonics Symposium, 2018.
2. Li X. et al. “A Real-Time Framework for Septal Defect Decision-Making Using YOLO-based Detection,” IEEE J. Biomedical and Health Informatics, 2024.
3. Orderud F. “Automatic real-time left ventricular tracking in 3D echocardiography,” IEEE Trans. Medical Imaging, 2009.
4. Gomez A. et al. “PRETUS: A Plug-in Based Platform for Real-Time Ultrasound Imaging Research,” arXiv:2109.06519, 2021.
5. EchoNet-Dynamic Dataset. Available: https://echonet.github.io/dynamic/
6. Nzeako T. et al. “Artificial Intelligence in Interventional Cardiology: Review,” Annals of Medicine and Surgery, 2025.
7. Wang S. et al. “Patient-specific Dynamic Digital-Physical Twin for Coronary Intervention Training,” arXiv:2505.10902, 2025.
8. Robertshaw H. et al. “Artificial Intelligence in the Autonomous Navigation of Endovascular Interventions: A Systematic Review,” arXiv:2405.03305, 2024.
