Руководитель проекта: Журавлев Иван Владимирович, ведущий программист, доцент ЮУрГУ.
Цель проекта: Разработать и валидировать систему бесконтактного термографического скрининга стоп для раннего выявления паттернов, связанных с диабетической стопой и сосудистыми осложнениями, с алгоритмом автоматической классификации и поддержкой принятия решений специалистом.
Короткое содержание проекта: Диабетическая стопа - одно из самых тяжёлых осложнений сахарного диабета. Позднее выявление приводит к язвам, ампутациям и инвалидизации. Существующий скрининг либо субъективен (осмотр), либо требует дорогого оборудования. Термография показывает температурную асимметрию, но без автоматической интерпретации результат зависит от опыта специалиста и не стандартизирован. Проект создаёт станцию (RGB+thermal) и алгоритм, который автоматически выделяет зоны стопы, считает температуру и асимметрию, классифицирует паттерн и формирует отчёт. Отдельный блок - динамика между посещениями: система сравнивает повторные снимки одного пациента и показывает, как меняется температурный паттерн во времени -это позволяет заметить ухудшение до появления язв.
Какую проблему решает проект?
Проект делает термографический скрининг стоп объективным и автоматическим, чтобы диабетическая стопа выявлялась раньше - пока ещё можно предотвратить язвы и ампутации. легче: Пациентам с диабетом (раннее выявление), специалистам (объективный инструмент), клиникам (стандартизация и динамика между посещениями).
В чем "фишка" проекта?
1. Реальные пациенты и реальная клиника.
Студент работает не с синтетикой - он работает с данными реальных людей с проблемными стопами.
2. Полный цикл: от съёмки до алгоритма.
Можно самому снимать, размечать, обучать модель, проверять, как алгоритм ловит паттерны.
3. Динамика между посещениями.
Это то, чего почти нигде нет. Система сравнивает повторные снимки одного пациента и показывает, как меняется температурный паттерн во времени.
Что нового узнает и чему научится участник?
1. Программирование и анализ данных;
2. Работа с оборудованием (внутри агент для съемки с RGB+тепловизор, алгоритмы);
3. Основы компьютерного зрения: сегментация, детекция;
4. Обучение моделей на реальных данных, оценка качества (precision, recall, f1);
5. Работа в команде совместно со студентами ЮУрГУ (прикладная математика и информатика);
6. Клиническая часть: понимание диабетической стопы, работа с реальными пациентами, интерпретация температурных паттернов.
Перспективы участника в проекте: Начав с разметки, студент может дорасти до соавтора публикаций, разработчика алгоритма или координатора направления. Проект даёт научный трек (тезисы, статьи, гранты), карьерный опыт (медицинская информатика).
Польза для участника:
1. Возможность выступить с результатами на студенческих и научных конференциях;
2. Проект может быть оформлен как заявка в Сколково, «УМНИК» и студенческие конкурсы;
3. Участие в реальном исследовании с клиническими данными;
4. Статьи и публикации.
Суть задания для участника:
1. Сбор данных, разметка - для детекции и сегментации зон интереса по RGB;
2. Участие в обучении моделей;
3. Обработка таблиц температур, расчёт метрик, классификатор паттернов;
4. Сопоставление повторных снимков одного пациента;
5. Объём работы от 2-8 часов в неделю.
Требования к участникам (студентам, молодым учёным):
Базовые: уверенное владение ПК, готовность работать с таблицами и изображениями.
Интерес к эндокринологии, хирургии, диабетической стопе.
Количество участников: 1-3 студента.
Сроки реализации проекта: Проект рассчитан на 2026-29, минимальный цикл участия - один семестр.
Формат участия: Смешенный.
Место реализации проекта: Возможны встречи (в лаборатории, например), в основном коммуникация удаленно.
Предусмотрено ли поощрение / вознаграждение?
На текущем этапе прямое денежное вознаграждение не предусмотрено. Возможно соавторство в публикациях, могу помочь в освоении навыков Python, компьютерное зрение (веду школу компьютерного зрения, а также преподаю в ЮУрГУ этот трэк.
Дополнительная информация: https://vk.ru/videre_foot
