Михайлов Николай Олегович – ассистент кафедры общей и амбулаторной хирургии ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Воронеж, Российская Федерация; младший научный сотрудник Научно-исследовательского института экспериментальной биологии и медицины, г. Воронеж, Российская Федерация
ORCID:
Nikolai O. Mikhailov – Assistant, Department of General and Outpatient Surgery, Voronezh N.N. Burdenko State Medical University; Junior Researcher, Scientific Research Institute of Experimental Biology and Medicine, Voronezh, Russian Federation
ORCID:
Глухов Александр Анатольевич – д.м.н., профессор, заведующий кафедрой общей и амбулаторной хирургии ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Воронеж, Российская Федерация
ORCID:
Alexandr A. Glukhov – Dr. Sci. (Medicine), Professor, Head of the Department of General and Outpatient Surgery, Voronezh N.N. Burdenko State Medical University, Voronezh, Russian Federation
ORCID:
Андреев Александр Алексеевич – д.м.н., профессор кафедры общей и амбулаторной хирургии ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Воронеж, Российская Федерация; старший научный сотрудник Научно-исследовательского института экспериментальной биологии и медицины, г. Воронеж, Российская Федерация
ORCID:
Alexandr A. Andreev – Dr. Sci. (Medicine), Professor, Department of General and Outpatient Surgery, Voronezh N.N. Burdenko State Medical University; Senior Researcher, Scientific Research Institute of Experimental Biology and Medicine, Voronezh, Russian Federation
ORCID:
Лаптиёва Анастасия Юрьевна – к.м.н., доцент кафедры общей и амбулаторной хирургии ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Воронеж, Российская Федерация; врач-хирург ЧУЗ «Клиническая больница «РЖД-Медицина» г. Воронеж», г. Воронеж, Российская Федерация
ORCID:
Anastasia Yu. Laptiyova – Cand. Sci. (Medicine), Associate Professor, Department of General and Outpatient Surgery, Voronezh N.N. Burdenko State Medical University; surgeon, Clinical Hospital “RZD-Medicine Voronezh”, Voronezh, Russian Federation, Voronezh, Russian Federation
ORCID:
Остроушко Антон Петрович – доцент кафедры общей и амбулаторной хирургии ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Воронеж, Российская Федерация; врач-хирург ЧУЗ «Клиническая больница «РЖД-Медицина» г. Воронеж», г. Воронеж, Российская Федерация
ORCID:
Anton P. Ostroushko – Associate Professor, Department of General and Outpatient Surgery, Voronezh N.N. Burdenko State Medical University; surgeon, Clinical Hospital “RZD-Medicine Voronezh”, Voronezh, Russian Federation, Voronezh, Russian Federation
ORCID:
Судаков Олег Валериевич – д.м.н., профессор кафедры организации здравоохранения ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Воронеж, Российская Федерация
ORCID:
Oleg V. Sudakov – Dr. Sci. (Medicine), Professor, Department of Healthcare Organization, Voronezh N.N. Burdenko State Medical University, Voronezh, Russian Federation
ORCID:
Аралова Мария Валерьевна – д.м.н., профессор кафедры общей и амбулаторной хирургии ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Воронеж, Российская Федерация; заведующая Центром амбулаторной хирургии БУЗ ВО «Воронежская областная клиническая больница №1», г. Воронеж, Российская Федерация
ORCID:
Maria V. Aralova – Dr. Sci. (Medicine), Professor, Department of General and Outpatient Surgery, Voronezh N.N. Burdenko State Medical University; Head of the Center for Outpatient Surgery, Voronezh Regional Clinical Hospital No.1, Voronezh, Russian Federation
ORCID:
В клинической практике одним из ключевых методов контроля эффективности лечения ран мягких тканей является определение площади раневой поверхности. Нейросетевые технологии являются перспективным методом для расчета площади раневой поверхности, определения признаков течения раневого процесса и планирования персонализированного лечения в соответствии с клинической динамикой.
Цель исследования. Анализ результатов измерения площадей раневых поверхностей с использованием программы WoundVision.
Материалы и методы. Исследование проведено в трех блоках: стендовые испытания – схематические раны и муляжи, экспериментальные – у лабораторных животных и клинические – у пациентов с трофическими язвами. Сравнивали точность определения площади раневой поверхности с методом Л. Н. Поповой, программами для персонального компьютера ImageJ, UniversalDesktopRuler и WoundVision, мобильным приложением ImitoWound.
Результаты. Установлено, что точность расчета площади раны зависит от формы контура и кривизны поверхности. ImageJ и UniversalDesktopRuler систематически занижали результаты – средняя точность составила 80–88 %. Приложение ImitoWound демонстрировало стабильность получаемых результатов со средней точностью 92 %, но хуже справлялась с изогнутыми поверхностями. Программа WoundVision за счет применения нейросетевых технологий и 3D-сканирования продемонстрировала лучшие результаты в исследуемых группах. При использовании программы WoundVision при измерении схематических ран получена средняя площадь 98,27 ± 0,65 %, муляжей – 99,19 ± 0,49 %, ран у лабораторных животных – 98,52 ± 4,17 %, у пациентов с трофическими язвами – 98,52 ± 4,17 %.
Заключение. Разработанная программа WoundVision является наиболее точным методом из исследуемых аналогов. Однако имеется ряд ограничений, например, использование специализированной камеры. Тем не менее метод Л. Н. Поповой остается самым точным из существующих, но трудоемким из-за затрат времени на его реализацию и наличия ограничений.
In clinical practice, one of the key methods for monitoring the effectiveness of soft tissue wound treatment is the assessment of wound surface area. Neural network technologies represent a promising approach for calculating wound surface area, identifying signs of wound healing progression, and planning personalized treatment according to clinical dynamics.
Purpose of the study. To analyze the results of wound surface area measurements obtained using the WoundVision software.
Materials and methods. The study was conducted in three stages: bench testing using schematic wounds and wound models, experimental testing in laboratory animals, and clinical evaluation in patients with trophic ulcers. The accuracy of wound surface area assessment was compared using the L. N. Popova method, ImageJ, UniversalDesktopRuler, and WoundVision computer software, as well as the ImitoWound mobile application.
Results. The accuracy of wound area calculation was found to depend on contour shape and surface curvature. ImageJ and UniversalDesktopRuler systematically underestimated measurements, with an average accuracy of 80–88 %. The ImitoWound application demonstrated stable results with an average accuracy of 92 %, although its performance decreased on curved surfaces. Due to the implementation of neural network technologies and 3D scanning, the WoundVision software demonstrated the best results across all study groups. When using WoundVision, the mean accuracy of wound area measurements was 98.27 ± 0.65 % for schematic wounds, 99.19 ± 0.49 % for wound models, 98.52 ± 4.17 % for wounds in laboratory animals, and 98.52 ± 4.17 % for trophic ulcers in patients.
Conclusion. The developed WoundVision software demonstrated the highest accuracy among the evaluated methods. However, several limitations remain, including the need for a specialized camera. Nevertheless, the L. N. Popova method remains the most accurate currently available technique, although it is labor-intensive because of the time required for its implementation and its practical limitations.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.