Отправить статью
Том 17, № 4, 2025 / Страницы 186-198

Ошибки интерпретации рентгеновских снимков

Елена Черноморцева Вильям Бородулин Ричард Бородулин Станислав Черноморцев
Получено 20.08.2025
Доработано 02.12.2025
Принято 25.12.2025

Аннотация

Рентгенологические исследования остаются одним из наиболее распространённых и доступных методов визуальной диагностики, широко используемых в клинической практике. Качество интерпретации рентгенограмм напрямую влияет на точность диагностики и эффективность последующих этапов лечения, однако для студентов медицинских вузов данный процесс нередко представляет значительную сложность. В связи с этим актуальным является изучение причин ошибок при интерпретации рентгенологических изображений на этапе профессионального обучения. Цель – выявить основные причины ошибок при интерпретации рентгенологических изображений и особенности, связанные с профилем подготовки студентов. В исследовании приняли участие 164 студента медицинского университета, обучающиеся по педиатрическому (n = 62), лечебному (n = 88) и медико-профилактическому (n = 14) профилям. Сбор данных осуществлялся посредством анонимного онлайн-анкетирования, включавшего закрытые и открытые вопросы, направленные на оценку трудностей интерпретации рентгенологических изображений, уровня уверенности и объёма практического опыта. Для статистического анализа использовались методы описательной статистики, однофакторный дисперсионный анализ, критерий Краскела-Уоллиса, χ² и корреляционный анализ Пирсона. Установлено, что наиболее распространёнными ошибками являлись пропуск патологических изменений, неверная локализация очагов и неправильная трактовка артефактов. Наибольшие затруднения вызывали рентгенограммы грудной клетки, латеральные проекции и изображения опорнодвигательного аппарата. Средний уровень уверенности студентов в интерпретации рентгенограмм был низким и составил 4,1 ± 1,7 балла. Студенты лечебного профиля демонстрировали более высокий уровень уверенности и меньшую частоту ошибок по сравнению с обучающимися других профилей. Выявлена умеренная отрицательная корреляция между уровнем уверенности и количеством допущенных ошибок. Полученные результаты свидетельствуют о необходимости расширения объёма практикоориентированного обучения, внедрения системного подхода к интерпретации рентгенологических изображений и использования современных цифровых образовательных инструментов для повышения качества подготовки будущих врачей

Ключевые слова

рентгенология; интерпретация изображений; ошибки диагностики; студенты; медицинское образование

ЦИТИРОВАНИЕ

APA Style
Chernomortseva, E., Borodulin, W., Borodulin, R. & Chernomortsev, S. (2025). Errors in the interpretation of x-ray images. Eurasian Health Journal, 17(4), 186-198. https://doi.org/10.54890/1694-8882-2025-4-186
Copied!
Vancouver Style
Chernomortseva, E., Borodulin, W., Borodulin, R., Chernomortsev, S.. Errors in the interpretation of x-ray images. Eurasian Health J. 2025;17(4):186-98. https://doi.org/10.54890/1694-8882-2025-4-186
Copied!

Использованные источники

  1. Preobrazhenskaya EV, Kislova AV, Kharitonov NA. Detection of errors in a three-dimensional model of a dual-focus X-ray tube cathode using 3D scanning. In: Advanced materials and technologies (AMT-2024): Proceedings of the international scientific and technical conference. Moscow: MIREA – Russian Technological University; 2024. 257–62.
  2. Grabar DM, Ivanov YuS. Study of methods and algorithms for image pattern recognition. Sci Notes Komsomol Amur State Technol Univ. 2023;7(71):20–7. DOI: 10.17084/20764359-2023-71-20
  3. Marchenko OV. Time series analysis using neural networks. Sci Notes Komsomol Amur State Technol Univ. 2022;7(63):77–85. DOI: 10.17084/20764359-2022-63-77
  4. Konakov AS, Tislenko VI, Shavrin VV. A-priori error of the initial conditions while solving the problem of space vehicle navigation using pulsar signals. J Sib Fed Univ Math Phys. 2016;9(3):310–9.
  5. Stelmashchuk SV. Assessment of the quality of an automatic control system based on a simplified model. Sci Notes Komsomol Amur State Technol Univ. 2010;1(1):36–9.
  6. Khasanshin SD, Grigorieva AL. Mathematical modeling of chest X-ray image recognition using deep learning. In: Youth and science: Current problems of fundamental and applied research. Komsomolsk-on-Amur: Komsomolsk-on-Amur State University; 2025. 592–6.
  7. National Institutes of Health. NIH Chest X-Ray Dataset [Internet]. [cited 2025 November 21]. Available from: https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data
  8. Zhbanov VA, Abarnikova EB. Design and development of a neural network model for determining similarity of two unstructured data samples. Sci Notes Komsomol Amur State Technol Univ. 2023;1(65):47–53. DOI: 10.17084/20764359-2023-65-47
  9. Yakovleva EA, Borodulin VP, Borodulin RP. Comparative assessment of nutrition organization among students of different faculties. Probl Sch Univ Med Health. 2025;(4):20–6.
  10. Podgalo DD. Medical errors associated with incorrect interpretation of X-ray images. In: Youth in science: New arguments. Lipetsk: Argument; 2018. 177–82.
  11. Alekseeva NT, Karandeeva AM, Kvaratskhelia AG. Use of X-ray anatomy laboratory materials in practical classes. In: Proceedings dedicated to the 115th anniversary of M.G. Prives. Voronezh: Nauchnaya Kniga; 2019. 9–12.
  12. Kislyakov VV, Krasnova TS, Leonov SS, Fomin VA. Application of a digital training complex for X-ray research in technological education. Top Issues Account Manag Inf Econ. 2024;(6):567–71.
  13. Borisova NA, Shelukhina AN, Dorofeeva SG. Awareness of medical students about chronic coronary syndrome. In: Propedeutics of internal diseases: Proceedings. Kursk: Kursk State Medical University; 2024. 36–40.
  14. Borodulin VP, Borodulin RP. The image of a modern physician in the media space. In: Bioethics and global challenges of medicine in the 21st century: Proceedings of the international conference. Kursk: Kursk State Medical University; 2023. 13–6.
  15. Samedov VV. Fluctuations of induced charge caused by fluctuations of the X-ray quantum absorption point in a semiconductor detector. Nucl Phys Eng. 2023;14(3):248–57. DOI: 10.56304/S2079562922050426
  16. Strok TA, Gubar LM. X-ray computed tomography: possible errors in interpretation. In: Modern issues of radiation medicine. Grodno; 2021. 225–8.
  17. Avrunin AS, Tikhilov RM, Shubnyakov II, Ganeva DG, Pliev VV, Popov ID, et al. Reproducibility error of dualenergy X-ray absorptiometry in studying the periprosthetic zone around the femoral component Spotorno. Travmatol Ortop Russ. 2009;2(52):89–95.
  18. Sizov AA, Tarasov YuA, Borodulin VP, Borodulin RP. Fundamentals of effective discussion in intercultural space. Intercult Commun Educ Med. 2025;4(21):12–20.
  19. Rumyantsev AA, Bikmuratov FM, Pashin NP. Entropy estimation of lung X-ray image fragments. Cybern Program. 2021;(1):20–6. DOI: 10.25136/2644-5522.2021.1.31676
  20. Hegazi T, Kurdi K, Alfayez A, Alhammad A, Aldakheel A, Alshahrani R, et al. Clinical-year students’ competency in chest X-ray interpretation: A theoretical-based intervention. Saudi J Med Med Sci. 2025;13(2):133–41. DOI: 10.4103/sjmms.sjmms_623_24
  21. Kok EM, Jarodzka H, de Bruin AB, BinAmir HA, Robben SG, van Merriënboer JJ. Systematic viewing in radiology: Seeing more, missing less? Adv Health Sci Educ Theory Pract. 2016;21(1):189–205. DOI: 10.1007/s10459015-9624-y
  22. Truten VP, Lubasheva OYa. Dependence of diagnostic quality on compliance with standard dental X-ray positioning. Endodont Today. 2020;18(2):16–21. DOI: 10.36377/1683-2981-2020-18-2-16-21
  23. Chernomortseva ES, Chueva TV, Borodulin VP, Borodulin RP, Chernomortsev SE. Analysis of the effectiveness of self-study methods among medical students in human anatomy. In: The world through the eyes of youth: Student readings: Proceedings of the VIII international student conference. Kursk: Kursk State Medical University; 2025. 285–7.