В январе 90 школьников 8–10 классов из Свердловской области прошли курс по технологическому предпринимательству. Это третья подобная программа в «Сириусе». Ее особенность – в объединении участников в междисциплинарные проектные группы, или «зонтики». Всего их было 19. За каждым таким «зонтиком» следила команда наставников – молодых ученых в самых разных областях: от медицины и нанотехнологий до конструирования и программирования. Участники программы представили итоги работы на финальной конференции. Представляем три проекта-победителя.
Смарт-шагомер YCO
Суть проекта: Разработка поможет людям восстановиться после травмы ног. Приложение предложит вам специальные упражнения и проследит за правильностью их выполнения.
Устройство отслеживает движения пользователя с помощью сенсоров, объединяющих гироскоп и акселерометр. Они прикрепляются над и под коленным суставом. Данные проходят через микроконтроллер и затем поступают на телефон, где происходят дальнейшие расчеты и визуализация. На экране смартфона пользователь видит две картинки: эталон выполнения и ногу в реальном времени.
Актуальность: При лечении травм конечностей пациент сперва выполняет рекомендации под контролем врачей, а затем проходит длительное восстановление дома. Тогда и начинаются проблемы. Не всем хватает усердия и знаний, чтобы самостоятельно пройти этот этап. Люди не успевают заниматься в спортзалах, не понимают, как правильно тренироваться или не могут получить обратную связь от тренера или врача. По замыслу школьников, помочь преодолеть это и полностью восстановиться после травмы поможет разработанное приложение.
Тактильный планшет для слабовидящих
Суть проекта: Интерактивный планшет поможет слабовидящим и слепым ориентироваться в пространстве и изучать мир. Устройство содержит инфракрасную рамку, в которую помещается интерактивная рельефная карта. Человек прикасается пальцем, указывая в конкретное место, а карта определяет координаты и сообщает информацию об объекте – название улицы или, например, номер дома. Каждый предмет имеет свою уникальную штриховку, что позволяет их различать. Карта может показывать не только уличные объекты, но и помогает ориентироваться внутри помещений. Координаты своего расположения пользователь получает с помощью рамки, микроконтроллер обрабатывает информацию, сравнивает координаты с ранее занесенными, и человек получает голосовые подсказки через встроенные динамики. Разработка может стать как навигатором, так и учебником. В рамку можно помещать различные диаграммы или, например, карту солнечной системы.
Актуальность: По данным ВОЗ около 45 миллионов человек слепые. Еще 135 миллионов страдают различными нарушениями зрения. В России проживают 270 тысяч незрячих и половина из них – абсолютно слепые. Такие люди воспринимают мир через слух и осязание, они хорошо разбираются в окружающей среде и в окружающих их предметах, но для изучения нового пространства и новых объектов им нужна помощь. Слепые люди боятся выйти на улицу, потому что опасаются заблудиться и потеряться, поэтому они замыкаются дома. Разработка воспитанников «Сириуса» разрешит эту проблему и поможет каждому слабовидящему человеку составить мысленно образ пути. Например, слепой человек хочет отправиться в другой город. Прежде чем прийти на вокзал, он может заранее изучить схему при помощи тактильного планшета и быстрее сориентироваться в большом здании.
Pulmoirspect – система автоматического выделения аномалий на снимках рентгенографии
Суть проекта: Система расшифровывает рентгеновский снимок легких и не только помогает правильно установить диагноз, но и отмечает детали, на которые врачу необходимо обратить внимание. Снимок сегментируется и окрашивается тепловой картой. Более теплые тона соответствуют месту, в котором наиболее вероятна патология. Также указывается наиболее в этом месте вероятная патология.
Для анализа снимков школьники использовали две нейросети. Первая выполняет функцию сегментации: определяет легкие на снимке. Вторая определяет патологии. Для обучения сегментатора ребята использовали более 1000 снимков, а для обучения нейронной сети-классификатора проанализировали 15 классов снимков, в каждом из которых более 900 вариантов. Решение школьников обнаруживает оба легких с точностью более 96% и определяет патологии с точностью более 70% по каждому классу.
Актуальность: По данным ВОЗ, сотни миллионов человек ежедневно страдают от хронических респираторных заболеваний. Число людей с заболеванием легких увеличивается с каждым годом и, как утверждают школьники проектной группы, ранняя диагностика и постановка верного диагноза поможет сократить это число. Самый распространенный метод диагностики – флюорография, но и здесь есть свои минусы, так как снимок нужно верно расшифровать. При постановке диагноза распространены ошибки, кроме того существует нехватка квалифицированных рентгенологов. Автоматизация постановки диагноза поможет врачам работать эффективнее и качественнее помогать пациентам.
