ИННОВАЦИОННАЯ АРХИТЕКТУРА ЦИФРОВОЙ АНАТОМИИ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Keywords:
Ключевые слова: цифровая анатомия, искусственный интеллект, нейросеть, 3D-моделирование, компьютерная графика, медицинская визуализация, сегментация изображений, DICOM-данные, реконструкция органов., Keywords. digital anatomy, artificial intelligence, neural networks, 3D modeling, computer graphics, medical visualization, image segmentation, DICOM data, organ reconstruction.Abstract
Аннотация. В статье рассматривается концепция построения инновационной архитектуры цифровой анатомии человека, основанной на методах искусственного интеллекта и нейросетевых технологий. Описаны алгоритмы интеллектуальной обработки медицинских изображений (КТ, МРТ, УЗИ), автоматической сегментации анатомических структур и трёхмерной реконструкции органов. Предложена интеграционная модель, объединяющая машинное обучение, компьютерную графику и биомедицинские данные в единую систему визуализации и анализа. Разработанная архитектура предназначена для применения в медицинской диагностике, хирургическом планировании и образовательных симуляторах. Научная новизна работы заключается в адаптации нейросетевых методов к задаче точной анатомической реконструкции с учётом морфологических и физиологических особенностей человека.
Annotation. The article presents the concept of an innovative architecture of human digital anatomy based on artificial intelligence and neural network technologies. It describes the algorithms for intelligent processing of medical imaging data (CT, MRI, ultrasound), automatic segmentation of anatomical structures, and three-dimensional organ reconstruction. An integrated model is proposed that combines machine learning, computer graphics, and biomedical data into a unified visualization and analysis system. The developed architecture is designed for use in medical diagnostics, surgical planning, and educational simulation platforms. The scientific novelty of the study lies in the adaptation of neural network methods to accurate anatomical reconstruction, taking into account the morphological and physiological characteristics of the human body.
