Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Машинное обучение поможет локализовать источники мерцательной аритмии
Исследователи из Сколтеха и их американские коллеги создали новый подход на основе машинного обучения для локализации драйверов мерцательной аритмии. Так называются небольшие участки сердечной мышцы, которые могут вызвать этот самый распространенный в мире вид аритмии. Предложенный подход может повысить эффективность точного медицинского вмешательства при лечении заболевания, от которого, по оценкам Американской кардиологической ассоциации, страдает 33 миллиона человек по всему миру.
Исследование опубликовано в недавнем выпуске журнала Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. На сегодня неясен механизм, вызывающий фибрилляцию предсердий (ФП), также известную как мерцательная аритмия. Эту болезнь связывают с повышенным риском сердечной недостаточности и инсульта. Источником ФП могут быть так называемые драйверы — локализованные источники повторяющейся вращательной активности, вызывающие нарушение сердечного ритма. Хирургическое удаление драйверов позволяет смягчить течение болезни или даже восстановить нормальный сердечный ритм.
Чтобы локализовать драйверы ФП, врачи используют мультиэлектродное картирование. Этот метод позволяет при помощи катетеров подвести электроды к поверхности сердца, получить электрограммы (ЭГ) с его внутренней части и построить таким образом «карту» предсердий. Однако из-за сложности и субъективности метода интерпретация полученных ЭГ в клинической практике зачастую дает ложные результаты, не обнаруживая реально существующий драйвер либо указывая на присутствие драйвера там, где его нет.
С недавних пор ученые стали применять для анализа карт предсердий алгоритмы машинного обучения, пытаясь обнаружить с их помощью признаки ФП. Такие алгоритмы требуют размеченных данных с истинным положением драйвера, и точности мультиэлектродного картирования оказывается недостаточно. Поэтому для нового алгоритма, разработанного в недавнем исследовании под руководством профессоров Дмитрия Дылова из Сколтеха и Вадима Федорова из Университета штата Огайо, использовались данные более надежного метода обнаружения драйверов, оптического картирования, как эталона для обучения.
Как поясняет профессор Сколтеха Дмитрий Дылов, метод оптического картирования высокого разрешения в ближнем инфракрасном диапазоне (NIOM) «использует инфракрасные сигналы для регистрации электрической активности внутри сердечной мышцы, тогда как электроды измеряют сигналы лишь на поверхности органа. Если учесть вдобавок высочайшее разрешение оптического картирования, то этот метод становится очевидным решением для визуализации и разметки карт электрической активности в сердечной ткани».
Так как оптическое картирование пока нельзя применять в клинике, исследователи испытали предложенный подход в лаборатории на 11 эксплантированных человеческих сердцах, в которых была индуцирована ФП. При анализе полученных мультиэлектродным картированием ЭГ алгоритм показал точность 81 процентов для локализации драйверов ФП. По мнению коллектива, использование большей обучающей выборки с валидацией на данных оптического картирования позволит усовершенствовать алгоритмы на базе машинного обучения настолько, что они станут ценным вспомогательным инструментом в клинической практике.
«Набор данных по 11 эксплантированным сердцам одновременно и бесценен, и чересчур мал. Мы поняли, что перенос результатов в клиническую практику потребует намного большей выборки для репрезентативного клинического исследования, однако мы были обязаны извлечь решительно всю информацию из все еще бьющихся человеческих сердец, пожертвованных для исследования, — рассказывает Дмитрий Дылов.
— Следует отметить приверженность делу и кропотливость двух наших аспирантов: Саша Золотарев совершил на несколько месяцев поездку по программе академической мобильности в лабораторию Федорова, чтобы разобраться в особенностях процесса визуализации и доложить результаты пилотного исследования на крупнейшей аритмологической конференции в Сан-Франциско, а Катя Иванова участвовала в частотном и визуализационном анализе в стенах Сколтеха. Эти два молодых исследователя действительно взяли от выборки все, что можно, чтобы обучить модель машинного обучения с помощью оптических данных».
В исследовании также принимали участие Медицинский центр Векснера при Университете штата Огайо, а также Институт исследований сердца и легких имени Дороти Дэвис. Работа профинансирована грантами Национальных институтов здравоохранения США, Российского фонда фундаментальных исследований и Центра исследований сердечной недостаточности и аритмии имени Боба и Коррин Фрик.
Telegram 
Дзен 
VK Российские ученые разработали модель, которая показывает, как перераспределяются заряды внутри структуры металл / графен в контакте с электролитом. Она поможет предсказывать электрохимические свойства таких гетероструктур, что важно для развития электрокатализа и электрохимических биосенсоров.
Уровень шума в пассажирском салоне — один из ключевых факторов, определяющих качество поездки. Даже при высокой скорости и безупречной безопасности избыточный шум и вибрации способны вызывать усталость и снижать концентрацию человека. Именно поэтому при разработке комплексов uST инженеры уделяют особое внимание снижению акустической нагрузки, сочетая тесты с методами компьютерного моделирования.
Потребительская активность в цифровой среде преобладает над производительной, и именно включенность в потребление является источником рисков. К таким выводам пришли социологи ТюмГУ, проведя опрос в семи регионах России.
Экологическое состояние морей, омывающих развитые и развивающиеся страны, — давняя проблема, о которой говорят ученые. Авторы нового исследования выявили в Средиземном море пещеры с рекордным количеством мусора.
Исследователи доказали, что влияние больших сделок на рынок описывается квадратичной зависимостью. Основой для анализа стали данные Токийской биржи.
Согласно научным данным, на Земле живут 20 квадриллионов муравьев, что составляет примерно 2,5 миллиона муравьев на каждого человека. Ученые давно спорят, почему эти насекомые стали одними из самых многочисленных существ по числу особей. Авторы нового исследования, похоже, нашли ключ к разгадке.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Позавчера, 27 ноября 2025 года, при запуске космонавтов к МКС на стартовую площадку № 31 упала кабина обслуживания стартового комплекса. Это означает, что новые пуски оттуда до починки невозможны. К сожалению, в 2010-х годах, в рамках «оптимизации» расходов, резервную площадку (с которой летал Юрий Гагарин) упразднили. Поэтому случилось беспрецедентное: в XXI веке страна с пилотируемой космической программой осталась без средств запуска людей на орбиту. Пока ремонт не закончится, проблема сохранится. Чем это может грозить?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно