Учёные НИУ «БелГУ» разработали технологию, позволяющую проводить эффективную диагностику и прогнозировать развитие нарушений позвоночника, а также подбирать персональные курсы реабилитации. Новый подход, предложенный учёными Белгородского государственного университета, основан на совмещении фазового метода гониометрического контроля суставных перемещений позвоночника с нейросетевыми алгоритмами информационной обработки.
Как сообщила пресс-служба университета, благодаря оперативной систематизации информации после комплексной диагностики, врач может сформировать для пациента персональный курс реабилитационных упражнений. В отличие от существующих автоматизированных систем диагностики функциональных нарушений и реабилитации позвоночника, предложенная технология учитывает физиологические характеристики позвоночника, патологии и травмы, гониометрические особенности влияния на болевую чувствительность пациента, допустимую степень сгибания суставов позвоночника.
«Особенность нашей системы – в автономном режиме в процессе повседневной жизни и реабилитационных процедур пациента. Ранее не было возможности осуществлять гониометрический контроль суставных перемещений вне специальных стационаров. Подход на основе MEMS-акселерометров поможет выявить патологии в движении пациента и скорректировать программу реабилитации позвоночника на всех ее этапах», – комментирует автор разработки, профессор НИУ «БелГУ», доктор технических наук Олег Кузичкин.
В качестве входных данных при разработке программы реабилитации учёные используют результаты МРТ, КТ, ЭЭГ, ЭМГ и данные гониометрических измерений и могут спрогнозировать вероятность развития заболеваний и патологий, определить зоны повышенного костно-суставного трения сегментов позвоночника.
Технология также может обеспечить ускоренную процедуру реабилитации пациентов, у которых есть врождённые травмы позвоночника. Разработанная система может быть применена не только в лечебных, но и в профилактических целях: для изучения осанки растущего человеческого организма и составления индивидуальной методики физической культуры и другой двигательной активности ребёнка. Интеллектуальная система гониометрической диагностики на основе фазового метода гониометрического контроля суставных перемещений позвоночника и нейросетевых алгоритмов информационной обработки будет перспективна и в спортивной медицине, в частности, при профилактическом медицинском контроле профессиональных спортсменов.