Piattaforma web per la ricostruzione di parti del corpo in 3D

Innowise ha sviluppato uno strumento rivoluzionario per la ricostruzione automatica in 3D di ossa, pelle e altri organi da radiografie e scansioni TC, basato su algoritmi di ML.

Cliente

Industria

Assistenza sanitaria, IoT

Regione

Cliente da

2021

Il nostro cliente è un'azienda di apparecchiature mediche che produce dispositivi e software ad alta tecnologia che assistono i medici nel loro lavoro quotidiano.

Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.

Sfida

Con l'evoluzione del settore sanitario, emergono costantemente nuove tecnologie dirompenti. Poiché la chirurgia richiede competenza e accuratezza, i medici hanno bisogno di apparecchiature mediche precise che riducano gli errori umani e prevengano gli imprevisti.

Il nostro cliente aveva bisogno di un software di modellazione corporea 3D in grado di ricreare ossa, pelle e altri organi da radiografie e tomografie computerizzate. Convertendo le scansioni piatte in modelli volumetrici tridimensionali, i medici sarebbero in grado di migliorare la visibilità nel trattamento dei pazienti e di ottenere maggiori informazioni su malattie e anomalie. Gli studenti e i tirocinanti potrebbero inoltre utilizzare questi modelli medici 3D per esercitarsi nella diagnostica e nelle procedure chirurgiche prima di eseguirle.

Soluzione

Il nostro compito principale è stato quello di integrare organicamente la piattaforma di costruzione 3D nell'ecosistema del cliente e di renderla compatibile con le radiografie e le TAC esportate da radiologia, cardiologia e altri laboratori, in modo da potervi accedere attraverso le postazioni ospedaliere e i computer portatili personali.

Compatibilità DICOM

Prima di tutto, ci siamo assicurati che la nostra piattaforma web funzionasse senza problemi con i file DICOM. Il formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) è uno standard comune per lo scambio di informazioni di imaging medico e dati correlati. Dopo questa fase, abbiamo posto l'accento su ulteriori protezioni di sicurezza, poiché i file DICOM contengono informazioni sanitarie riservate.

Di conseguenza, i nostri sviluppatori hanno creato uno spazio in cui vengono archiviati tutti i file DICOM importati con i dati dei pazienti, le loro diagnosi, i trattamenti, le date e i risultati degli esami.

Dalle radiografie e dalle scansioni TC alle visualizzazioni 3D

Sebbene la tecnica senza contrasto sia accessibile per la ricostruzione 3D, le scansioni con contrasto endovenoso (liquidi incolori a base di iodio) sono consigliate per visualizzazioni 3D più accurate.

Non appena la radiografia o la TAC viene scaricata nel sistema, bastano un paio di clic per trasformare le immagini in bianco e nero in ricostruzioni tridimensionali. Per determinare il livello di dettaglio 3D, i medici impostano manualmente i valori di attenuazione di soglia. Mentre la piattaforma scansiona ogni fetta di TC linea per linea, registra le coordinate esatte di ogni pixel che mostra un valore di attenuazione superiore alla soglia. Questi pixel selezionati rappresentano i voxel che contengono frammenti di corpo più densi della soglia selezionata. Di conseguenza, dopo queste manipolazioni, appaiono le ricostruzioni volumetriche 3D.
Una volta completato il rendering 3D, i medici possono gestire gli oggetti attraverso una comoda barra degli strumenti con una lente di ingrandimento per ingrandire/ridurre, una barra di sfumatura per aggiungere/rimuovere la pelle, i tessuti, i muscoli e le strutture ossee e le forbici per tagliare le parti in eccesso. Tuttavia, lo strumento principale è un cubo che permette ai professionisti di ruotare un'immagine sul suo asse e di dare un'immagine più precisa della patologia.

Gestore intelligente del ROI

Per evidenziare la patologia, il nostro team ha sviluppato un gestore avanzato di ROI (regione di interesse - i confini di un tumore). Qui i medici evidenziano le patologie in modo che siano immediatamente riconoscibili nelle ricostruzioni 3D dopo il rendering. Posizionando dei punti sui tumori, i medici misurano l'estensione delle lesioni per prendere decisioni informative sulle operazioni chirurgiche. Inoltre, i medici possono rinominare ed evidenziare le zone patologiche con colori diversi, in modo che si distinguano dalle aree sane. Per rendere la segmentazione ancora più precisa, il nostro team ha impostato soglie, valori dei pixel e anteprime preliminari per consentire una personalizzazione 3D più dettagliata. Ciò include la generazione di report dettagliati con annotazioni ed etichette anatomiche, nonché la misurazione delle distanze tra gli organi per una pianificazione chirurgica più accurata.

Una volta completate tutte le fasi di elaborazione, i professionisti possono esportare e condividere l'immagine 3D, impostando le valutazioni in base ai ruoli degli utenti.

Tecnologie e strumenti

Back-end

Python, FastAPI, PyQt

Front-end

JavaScript, React

Databases

MS SQL Server

ML, MLOps

Pesi e distorsioni, MLFlow, PyTorch, OpenCV, TensorFlow, Keras, ONNXRuntime, PyDICOM, Albumentations

Cloud

AWS (S3, EC2, Lambda), AWS SageMaker (Studio, Monitoraggio dei modelli, endpoint di inferenza)

Qase, Postman, Swagger, TestFlight, Arduino, Thonny

Processo

Anche se il progetto era ambizioso e impegnativo, i nostri specialisti sono riusciti a portarlo a termine con successo. Per prima cosa, i nostri specialisti hanno stimato l'ambito di lavoro e valutato le principali tappe. Per soddisfare i requisiti tecnici e aziendali, abbiamo scelto lo stack tecnologico più adatto in base alla nostra vasta esperienza.

Il nostro team dedicato ha utilizzato Python per creare il software di modellazione medica 3D e garantire un'integrazione fluida con terze parti. Poiché l'hardware costoso sul lato client non era razionale dal punto di vista finanziario, abbiamo sfruttato appieno le capacità di AWS per svelare l'architettura del software cloud. Attraverso i gateway API, abbiamo sviluppato anche una versione desktop con le stesse prestazioni della piattaforma web.

Per rendere la ricostruzione 3D accurata e affidabile, abbiamo utilizzato diversi strumenti e approcci di ML per risolvere i compiti di rilevamento, classificazione e segmentazione, nonché l'etichettatura dei dati. Inoltre, il nostro team di progetto ha utilizzato capacità di ML e computer vision per aumentare il livello dei modelli di addestramento. Per soddisfare i requisiti del cliente, Innowise ha adottato diversi approcci simultanei per quanto riguarda l'elaborazione nativa del 3D e delle fette di immagine. Di conseguenza, abbiamo presentato un innovativo strumento di rendering 3D con una pipeline automatica basata su ML per la riqualificazione e la messa in produzione di modelli adatti alle esigenze mediche.

Il nostro team ha lavorato secondo la metodologia di sviluppo agile Scrum, con incontri regolari del team e comunicazione tramite Google Meet. Attualmente il progetto è in corso e Innowise lavora costantemente per sviluppare ulteriormente la piattaforma e garantire l'integrazione con applicazioni e servizi medici di terze parti.

Team

Responsabile di progetto

Ingegneri ML

Sviluppatori back-end

Sviluppatori Front-End

Designer UI/UX

Ingegneri QA

Risultati

Durata del progetto

Gennaio 2021 - in corso

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