Все выпуски

В статье представлена технология построения систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), основанная на сервис-контейнерах с использованием Docker и веб-интерфейсе, работающем непосредственно в браузере без установки специализированного программного обеспечения на рабочую станцию врача. Предложена модульная архитектура, где для каждого прикладного модуля формируется самостоятельный сервис-контейнер, объединяющий мини-веб-сервер, пользовательский интерфейс и вычислительные компоненты обработки медицинских изображений. Взаимодействие между браузером и серверной частью реализовано через постоянное двунаправленное соединение по веб-сокетам с бинарной сериализацией сообщений в формате MessagePack, что обеспечивает малые задержки и эффективную передачу больших объeмов данных. Для локального хранения изображений и результатов анализа применены средства браузера (IndexedDB) с оболочкой Dexie.js, что ускоряет повторный доступ к данным. Трeхмерная визуализация и базовые операции с DICOM-данными реализованы с использованием библиотек Three.js и AMI.js: такая связка обеспечивает интеграцию интерактивных элементов, возникающих в контексте задачи (аннотации, ориентиры, метки, 3D-модели), в трeхмерные медицинские изображения.

Серверные компоненты и функциональные модули собраны в виде набора взаимодействующих контейнеров, управляемых средствами Docker. Рассмотрены выбор базовых образов, подходы к минимизации контейнеров до уровня исполняемых файлов без внешних зависимостей, организация многоступенчатой сборки, включающей отдельный «сборочный» контейнер. Описан сервис-хаб, выполняющий запуск прикладных контейнеров по обращению пользователя, проксирование запросов, управление сессиями и перевод контейнера из общего режима в монопольный при начале вычислений. Приведены примеры прикладных модулей (оценка фракционного резерва кровотока, расчeт количественного отношения потока, расчет смыкания створок аортального клапана), показана интеграция React-интерфейса и трeхмерной сцены, а также представлены политика версионирования, автоматизированные проверки воспроизводимости результатов и порядок развeртывания на целевой площадке.

Продемонстрировано, что контейнеризация обеспечивает переносимость и воспроизводимость программной среды, изоляцию зависимостей и масштабирование, а браузерный интерфейс — доступность, снижение требований к инфраструктуре и интерактивную визуализацию медицинских данных в реальном времени. Отмечены технические ограничения (зависимость от версий библиотек визуализации и форматов данных) и представлены практические меры их преодоления.

The article presents a technology for building clinical decision support systems (CDSS) based on service containers using Docker and a web interface that runs directly in the browser without installing specialized software on workstation of a clinician. A modular architecture is proposed in which each application module is packaged as an independent service container combining a lightweight web server, a user interface, and computational components for medical image processing. Communication between the browser and the server side is implemented via a persistent bidirectional WebSocket connection with binary message serialization (MessagePack), which provides low latency and efficient transfer of large data. For local storage of images and analysis of results, browser facilities (IndexedDB with the Dexie.js wrapper) are used to speed up repeated data access. Three-dimensional visualization and basic operations with DICOM data are implemented with Three.js and AMI.js: this toolchain supports the integration of interactive elements arising from the task context (annotations, landmarks, markers, 3D models) into volumetric medical images.

Server components and functional modules are assembled as a set of interacting containers managed by Docker. The paper discusses the choice of base images, approaches to minimizing containers down to runtime-only executables without external utilities, and the organization of multi-stage builds with a dedicated build container. It describes a hub service that launches application containers on user request, performs request proxying, manages sessions, and switches a container from shared to exclusive mode at the start of computations. Examples of application modules are provided (fractional flow reserve estimation, quantitative flow ratio computation, aortic valve closure modeling), along with the integration of a React-based interface with a three-dimensional scene, a versioning policy, automated reproducibility checks, and the deployment procedure on the target platform.

It is demonstrated that containerization ensures portability and reproducibility of the software environment, dependency isolation and scalability, while the browser-based interface provides accessibility, reduced infrastructure requirements, and interactive real-time visualization of medical data. Technical limitations are noted (dependence on versions of visualization libraries and data formats) together with practical mitigation measures.

В современной кардиологии точная оценка функциональной значимости стенозов коронарных артерий является критическим фактором для выбора тактики лечения и принятия обоснованных клинических решений. В данной работе представлен автоматизированный алгоритм для обработки динамических последовательностей рентгеновских ангиографических изображений, направленный на оценку скорости кровотока. Данный параметр служит основой для определения количественного соотношения кровотока (QFR), выступающего эффективной неинвазивной альтернативой традиционному инвазивному измерению фракционного резерва кровотока. Предложенная методика успешно преодолевает классические трудности ангиографического анализа, такие как артефакты движения сосудов в ходе сердечно-дыхательного цикла, неравномерная контрастная плотность и геометрическая сложность сосудистого дерева в двумерных проекциях.

Представленный алгоритм обработки включает в себя несколько ключевых стадий. Первоначально выполняется предобработка кадров для подавления шумов и фильтрации анатомического фона. Далее проводится сегментация с использованием фильтра Сато и пороговой обработки Оцу, после чего производится скелетонизация для извлечения центральных линий сосудов. Особое внимание уделено алгоритму автоматической идентификации точек бифуркации и фильтрации артефактных пересечений, возникающих при наложении сосудов. Для обеспечения непрерывности данных применяется метод временного отслеживания целевого сегмента на основе корреляции шаблонов, что особенно важно в фазах с низкой концентрацией контрастного вещества. Математическое ядро алгоритма основано на решении обратной одномерной задачи для уравнения адвекции – диффузии, что позволяет восстановить скорость кровотока по временным кривым интенсивности.

В рамках исследования проведена детальная валидация метода путем сопоставления результатов автоматического расчета с ручными экспертными измерениями на десяти наборах клинических данных. Полученные результаты подтверждают устойчивость вычислительной схемы в физиологически значимых диапазонах и ее способность значительно снижать межэкспертную вариабельность. Разработанный подход минимизирует необходимость врачебного вмешательства в процесс обработки данных, открывая перспективы для создания систем поддержки принятия врачебных решений в реальном времени в условиях катетеризационной лаборатории.

In modern cardiology, accurate assessment of the functional significance of coronary artery stenoses is a critical factor for selecting treatment strategies and making informed clinical decisions. This paper presents an automated algorithm for processing dynamic X-ray angiographic image sequences aimed at estimating blood flow velocity. This parameter serves as the basis for determining the Quantitative Flow Ratio (QFR), which acts as an effective noninvasive alternative to traditional invasive fractional flow reserve (FFR) measurements. The proposed methodology successfully overcomes classic challenges of angiographic analysis, such as vessel motion artifacts during the cardio-respiratory cycle, variable contrast opacification, and the geometric complexity of the vascular tree in two-dimensional projections.

The presented processing workflow includes several key stages. Initially, frame preprocessing is performed to suppress noise and filter out the anatomical background. Subsequently, segmentation is implemented using a Sato filter and Otsu thresholding, followed by skeletonization to extract vessel centerlines. Particular attention is paid to the algorithm for automated identification of bifurcation points and the filtration of artifactual intersections caused by vessel overlapping. To ensure data continuity, a temporal tracking method for the target segment based on template correlation is applied, which is especially important during phases with low contrast agent concentration. The mathematical core of the algorithm is based on solving a 1D inverse problem for the advection-diffusion equation, allowing for the recovery of blood flow velocity from temporal intensity curves.

As part of the study, a detailed validation of the method was conducted by comparing automated calculation results with manual expert measurements across ten clinical datasets. The results confirm the robustness of the computational scheme within physiologically relevant ranges and its ability to significantly reduce inter-observer variability. The developed approach minimizes the need for physician intervention in the data processing stage, opening up prospects for creating real-time clinical decision support systems in the catheterization laboratory setting.