Генерація синтетичних КТ-зображень поранених із локалізацією сторонніх тіл у серці

Автор(и)

  • Олексій Михайлович Косюк Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» https://orcid.org/0009-0001-6647-9558
  • Олена Іллівна Чумаченко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» https://orcid.org/0000-0003-3006-7460

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.88.20963

Ключові слова:

синтетичні дані, доповнення даних, кардіоторакальна травма, сегментація, сторонні тіла, комп'ютерна томографія

Анотація

Cтаттю присвячено генерації синтетичних КТ-зображень кардіоторакальних поранень зі сторонніми тілами (СТ), локалізованими в області серця, що може бути корисним зокрема для покращення точності сегментації СТ моделями машинного навчання шляхом доповнення навчальних датасетів синтетичними зображеннями. Зібрано невеликий набір реальних даних, що складається з 8-ми КТ бойових кардіоторакальних поранень з локалізацією сторонніх тіл (від 1 до 3) в області серця, та ще 4-х чистих КТ мінно-вибухових кардіоторакальних поранень, на яких сторонні тіла в області серця відсутні. За допомогою аналізу зібраного датасету та  результатів схожих досліджень вивчено морфологію сторонніх тіл і статистику їх локалізації в серці при бойових кардіоторакальних травмах. Розроблено 2 методи синтезу штучних КТ-зображень кардіоторакальних поранень з локалізацією СТ у серці на базі чистих КТ: RealInsFB-CT, заснований на вставці екстрагованих з реальних КТ поранень фрагментів (ROI), які містять СТ, артефакти та навколишні пошкоджені тканини, у чисті КТ і MorphGenFB-CT, заснований на морфологічно та статистично обґрунтованій штучній генерації 3D-моделі СТ, заповнення моделі значеннями HU, які відповідають обраному матеріалу СТ, вставці моделі в одну з камер серця на чистому КТ та штучній генерації артефактів. За допомогою обох методів синтезовано КТ-зображення, зібрані у навчальні набори даних (по 19 КТ + 19 масок СТ у кожному). Доведено візуальну, структурну та статистичну схожість реальних та штучно синтезованих КТ.

Біографії авторів

Олексій Михайлович Косюк , Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

Аспірант

Кафедрa штучного інтелекту

Навчально-науковий інститут прикладного системного аналізу

Олена Іллівна Чумаченко , Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

Доктор технічних наук

Професор

Кафедрa штучного інтелекту

Навчально-науковий інститут прикладного системного аналізу 

Посилання

B. Biocina, et al., “Penetrating cardiothoracic war wounds”, 1996. https://doi.org/10.1016/S1010-7940(96)01124-4

V. H. Hetman, et al., "Foreign Bodies of the Thorax after Combat Trauma", 2017.

R.Ya. Abdullaev, et al., “Radiological diagnosіs of damage to the heart and large chest vessels in combat trauma”, 2025. https://doi.org/10.34921/amj.2025.1.011

A. Ulusan, et al., “Single center experience of war-related thoracic injuries in Syria”, 2017. https://doi.org/10.26663/cts.2023.0015

Eshan L. Senanayakea, Henrietta Poonc, Tim R. Grahama and Mark J. Midwinter, “UK specialist cardiothoracic management of thoracic injuries in military casualties sustained in the wars in Iraq and Afghanistan”, 2014. https://doi.org/10.1093/ejcts/ezu076

Matthew A Borgman, Philip C Spinella, Jeremy G Perkins, Kurt W Grathwohl, Thomas Repine, Alec C Beekley, James Sebesta, Donald Jenkins, Charles E. Wade, John B. Holcomb, “The ratio of blood products transfused affects mortality in patients receiving massive transfusions at a combat support hospital,” 2007, https://doi.org/10.1097/ta.0b013e3181271ba3.

J. A. Asensio, J. Murray, D. Demetriades, J. Berne, E. Cornwell, G. Velmahos, H. Gomez, and T. V. Berne, “Penetrating cardiac injuries: a prospective study of variables predicting outcomes,” 1998 https://doi.org/10.1016/s1072-7515(97)00144-0.

Federico M. Bella, Alessandra Bonfichi, Ciro Esposito, Christian Zanza, Abdelouahab Bellou, Domenico Sfondrini, Antonio Voza, Andrea Piccioni, Antonio Di Sabatino, and Gabriele Savioli, “Extended Focused Assessment with Sonography for Trauma in the Emergency Department: A Comprehensive Review,” 2025. https://doi.org/10.3390/jcm14103457

Ya. L. Zarutskyi, & O. S. Shudra, “Military Field Surgery: A Textbook,” Kyiv: Fenix, 2020.

I. P. Khomenko, et al., “Specifics of providing specialized medical care for combat heart wounds.” Surgery of Ukraine, pp. 12–18 no. 2, 2023.

L. B. Balsam, et al., “The American Association for Thoracic Surgery (AATS) 2021 Expert Consensus Document: Management of penetrating thoracic trauma. The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery, 162(5), 1431–1444”, 2021.

D. F. Szpisjak, et al., “Emergency War Surgery (5th US Revision). US Army Medical Center of Excellence”, 2022.

Carlin Lee, Mallory Jebbia, Raveendra Morchi, Areg Grigorian, Jeffry Nahmias, “Cardiac Trauma: A Review of Penetrating and Blunt Cardiac Injuries,” 2024. https://doi.org/10.1177/00031348241307400

H. Ihnatenko, et al., “Surgical strategy for foreign body removal from the heart in combat casualties,” Journal of Military Medicine, 2024.

John Breeze, C. J. Steel, A. Breize, and K. M. Sarber, “Characterisation of retained energised fragments from explosive devices in military personnel,” 2022. https://doi.org/10.1136/bmjmilitary-2021-001825

Abstracts of the Young Scientists' Conference of the Ukrainian Military Medical Academy (UMMA): “Current Aspects of Military Healthcare – Scientific Achievements of Youth”, 2026.

Fabian Isensee, Jens Pettersen et al., “nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation”, 2018. https://doi.org/10.48550/arXiv.1809.10486

Eric J. Snider, Sofia I. Hernandez-Torres and Emily N. Boice, “An image classification deep-learning algorithm for shrapnel detection from ultrasound images”, 2022. https://doi.org/10.1038/s41598-022-12367-2

Cheng-Yi Li, Haoyue Guan, and Jiashu Cheng, “Dataset and Benchmark for Enhancing Critical Retained Foreign Object Detection,” 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.06937

Jacob Wasserthal, Hanns-Christian Breit, Manfred T. Meyer, “TotalSegmentator: robust segmentation of 104 anatomical structures in CT images,” 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.05868

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-18

Як цитувати

Косюк , О. М., & Чумаченко , О. І. (2026). Генерація синтетичних КТ-зображень поранених із локалізацією сторонніх тіл у серці. Електроніка та системи управління, 2(88), 45–53. https://doi.org/10.18372/1990-5548.88.20963

Номер

Розділ

КОМП’ЮТЕРНІ НАУКИ