Как на ладони. Самарские ученые поняли, как лучше видеть вены

Все новости — Здоровье

2025-07-30T08:57:44Z

В Башкирии внедрили новые стандарты сопровождения беременных и рожениц

2025-07-30T08:54:42Z

В интернате Саратовской области выявили вспышку энтеровируса

2025-07-30T08:49:26Z

Тридцатилетний житель Москвы скончался после визита к урологу

2025-07-30T08:41:44Z

Появились подробности о проведенной во время землетрясения на Камчатке операции

2025-07-30T08:34:00Z

Терапевт Алексеева назвала смарт-часы магнитом для патогенной микрофлоры

2025-07-30T08:32:48Z

Впервые обнаружен гигантский вирус с неожиданными особенностями

2025-07-30T08:27:07Z

Сериал "Хирург" о черном рынке органов стартует 31 июля

2025-07-30T08:25:00Z

Врач Сережина предупредила о рисках заражения иерсиниозом через продукты в холодильнике

2025-07-30T08:23:40Z

В Астрахани начали делать вино из томатов

2025-07-30T08:21:34Z

Вскрылось участие экс-главы Минздрава российского региона в преступной афере с лекарствами

2025-07-30T08:18:00Z

Строящийся в столичной Вишневке Центр врача общей практики и педиатра посетила рабочая группа Минздрава

2025-07-30T08:15:00Z

Медиков заставят пройти проверку знаний

2025-07-30T08:13:04Z

Врач Сережина заявила про опасность отравления едой на пикнике

2025-07-30T08:07:00Z

Врач Атаманова назвала стевию безопасной альтернативой сахару

2025-07-30T08:00:00Z

Татарстан охватил тревожный всплеск бешенства

Как на ладони. Самарские ученые поняли, как лучше видеть вены

2025-07-30T04:00:00Z — Эффективный и надежный алгоритм цифровой обработки изображений для улучшения видимости вен создали исследователи Самарского университета. По замыслу ученых, разработка поможет медикам точнее вводить иглу в вену при медицинских процедурах, особенно в случаях, когда вены не видны невооруженным глазом. Результаты опубликованы в Journal of Biomedical Photonics & Engineering.


МОСКВА, 30 июл — РИА Новости. Эффективный и надежный алгоритм цифровой обработки изображений для улучшения видимости вен создали исследователи Самарского университета. По замыслу ученых, разработка поможет медикам точнее вводить иглу в вену при медицинских процедурах, особенно в случаях, когда вены не видны невооруженным глазом. Результаты опубликованы в Journal of Biomedical Photonics & Engineering.

Современные методы медицинской лабораторной диагностики часто связаны с введением иглы в вену пациента. Однако иногда кровеносные сосуды не видны невооруженным глазом, и проведение этой медицинской манипуляции вызывает затруднения у медработников, например, могут возникать сложности при заборе крови.

Чтобы решить эту проблему, ученые сегодня активно развивают применение разных оптических методов, включая визуализацию вен в ближнем инфракрасном диапазоне (подобно камере наблюдения с ночным видением). Однако эти методы сталкиваются с рядом ограничений, таких как малая глубина и низкий контраст изображения. Кроме того, цифровые алгоритмы обработки изображений, используемые в этих методах, несовершенны, они обладают низкой стабильностью и производительностью.

Ученые Самарского университета разработали эффективный и надежный алгоритм цифровой обработки изображений для улучшения визуализации вен. Он основан на эффективных операциях на основе дискретного преобразования Фурье (операции, используемой в алгоритмах оцифровки сигналов, модификации которых применяются, например, в сжатии звука в MP3 или изображений в JPEG), сообщил аспирант кафедры лазерных и биотехнических систем Самарского университета Никита Ремизов.

"Обработка изображения в пространстве Фурье позволяет эффективно и достоверно усиливать на изображении участки с резкими изменениями интенсивности соседних пикселей. Участки, находящиеся в области высоких частот двумерного спектра, соответствуют резким переходам на изображении. С помощью так называемого быстрого преобразования Фурье мы можем использовать сравнительно бюджетные вычислительные модули и обрабатывать изображения в реальном времени", — рассказал он.

По мнению исследователей, разработка превосходит существующие методы с точки зрения эффективности отделения пикселей, соответствующих венам, от пикселей, связанных с окружающими тканями организма.

"Новый алгоритм стал одним из этапов разработки отечественного прибора для визуализации вен. Прибор должен быть доступным в производстве, в том числе в условиях санкций, и быть эффективным и удобным для медиков при работе с пациентами с высоким индексом массы тела и прочими факторами, затрудняющими венепункцию", — сообщил Ремизов.

На сегодняшний день ученые занимаются оптимизацией оптической конфигурации будущего прибора. В сочетании с алгоритмической обработкой изображений, она позволит обеспечить визуализацию вен, недоступную с помощью других методов, например, в случаях выраженной пигментации кожи.

Читайте также:

2025-07-14T12:06:00Z

ИПФ РАН сообщил о разработке с визуализацией кровообращения в реальном времени

Ученые мнститута прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН в Нижнем Новгороде совместно с зарубежными коллегами разработали устройство, позволяющее визуализировать движение крови в сосудах в реальном времени, сообщает pravda-nn.ru.

2025-07-01T18:56:02Z

Искусственный интеллект научился выявлять причину инфаркта по снимкам ОКТ

Новая автоматизированная система на основе искусственного интеллекта анализирует снимки сосудов менее чем за 400 миллисекунд, позволяя быстро обнаруживать опасные атеросклеротические бляшки.

2025-07-09T07:20:18Z

В Кузбассе создали нейросеть для поиска бляшек в сосудах сердца

Предотвратить развитие инфаркта миокарда, а значит, снизить смертность от болезней системы кровообращения, позволит автоматизированная система анализа результатов исследования сосудов сердца. Ее разработали в Кемерове на основе искусственного интеллекта.

2025-07-04T07:58:51Z

Врачи Клиник СамГМУ создали свой метод проведения малоинвазивных операций

Врачи Центра хирургии кисти Клиник СамГМУ разработали собственную технологию УЗИ-ассистированной хирургии для проведения малоинвазивных операций,Врач-травматоолог-ортопед, кистевой хирург Центра хирургии кисти Никита Князев пояснил, что разработанный ими набор инструментов тестируют в клиниках Санкт-Петербурга, Краснодара и Тюмени

2025-06-26T12:15:00Z

ИИ научился выявлять причины инфаркта миокарда на снимках ОКТ

Искусственный интеллект теперь способен обнаруживать причины инфаркта миокарда по изображениям оптической когерентной томографии всего за несколько сотых долей секунды. Это значительно ускоряет диагностику и помогает предотвращать инфаркт.