Использование генетических алгоритмов и нейронных сетей в анализе деформаций стопы

С. И. Киреев, И. А. Батраева, Д. С. Пантелеев, М. В. Забоев

Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского

Аннотация: Работа посвящена актуальной проблеме диагностики деформаций стопы, характеризующихся высокой частотой встречаемости среди всех возрастных групп. Среди объективных количественных методов диагностики плоскостопия широкое распространение в клинической практике получила плантография, основанная на оценке отпечатков подошвенной поверхности стопы. Целью исследования является оценка и анализ эффективности методов автоматической оценки отпечатков стопы с использованием «компьютерного зрения». В исследовании рассматриваются методы автоматического распознавания и разметки фотоплантограмм стопы с использованием генетических алгоритмов и нейронных сетей для построения контрольных точек стопы на примере вычисления индексов продольного и поперечного сводов стопы. Было проведено сравнение результатов расчета индексов плоскостопия, фотоплантограмм с использованием ручной и автоматической разметки. Было установлено, что точность автоматических методов анализа фотоплантограмм с использованием генетических алгоритмов и нейронных сетей составляет 92 – 97% по отношению к ручной разметке. При этом затраты времени на ручную разметку превысили в 2 – 2,5 раза продолжительность автоматического анализа изображений. Полученные результаты подтвердили возможность оптимизировать диагностический процесс при проведении массовых (скрининговых) обследований состояния сводов стопы.

Ключевые слова: стопа, фотоплантограмма, нейронные сети, генетические алгоритмы, контрольные точки стопы, машинное обучение, Python, openCV, плоскостопие, индекс Штритера

DOI: 10.15514/ISPRAS-2024-36(3)-17