Качество рентгеновского снимка напрямую влияет на судьбу пациента: от чёткости изображения зависит, будут ли вовремя выявлены пневмония, туберкулёз или онкология. Однако идеальные кадры получаются не всегда — на них влияют шум оборудования, движение человека и постобработка изображений. Новый тренажёр позволяет будущим медикам наглядно связывать визуальные проявления искажений с их физическими причинами. Он реализован как веб-приложение и не требует установки дополнительного программного обеспечения.

Система состоит из трёх взаимосвязанных компонентов: базы данных, подсистемы расчёта метрик и подсистемы обучения и тестирования. В базе хранятся эталонные снимки, рассчитанные метрики и результаты пользователей. Подсистема расчёта метрик отвечает за объективную оценку качества снимков: загружает изображения, вычисляет количественные показатели, строит графики, сравнивает снимки с эталонами и формирует отчёты. Подсистема обучения и тестирования создаёт учебные задания, предоставляя обучающимся искажённые версии эталонных снимков.

Врачу-рентгенологу нужно загрузить снимки в базу данных. Алгоритм вычисляет метрики для каждого файла, а специалист выбирает лучшие и помечает их как эталоны. Затем система автоматически создаёт копии этих эталонов, имитируя четыре типа реальных дефектов: низкий контраст, цифровой шум, геометрическое размытие и артефакты движения или постобработки.