• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
29.10.2020
Сколтех
1 323

Машинное обучение поможет локализовать источники мерцательной аритмии

4.5

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.

Исследователи из Сколтеха и их американские коллеги создали новый подход на основе машинного обучения для локализации драйверов мерцательной аритмии / ©Pavel Odinev / Skoltech

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. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Позавчера, 17:01
Андрей

Международная группа геологов выяснила, когда начал отступать антарктический ледник Туэйтса, который называют «ледником Судного дня».

Позавчера, 15:05
Ольга Иванова

Немецкие ученые изучили Danionella cerebrum — небольшой вид рыб длиной около 12 миллиметров. И выяснили, как эта крошка способна издавать звуки более 140 децибел.

Вчера, 19:13
Юлия Трепалина

Микро- и нанопластик находят повсюду: в почве, воде и воздухе. Ранее исследователи предложили немало оригинальных вариантов удаления этих вездесущих частиц, но недавно выяснилось, что одним эффективным методом очистки от них питьевой воды люди пользуются с древних времен.

Позавчера, 17:01
Андрей

Международная группа геологов выяснила, когда начал отступать антарктический ледник Туэйтса, который называют «ледником Судного дня».

Позавчера, 15:05
Ольга Иванова

Немецкие ученые изучили Danionella cerebrum — небольшой вид рыб длиной около 12 миллиметров. И выяснили, как эта крошка способна издавать звуки более 140 децибел.

26 февраля
Дарья Губина

В 2022 году зонд DART столкнулся с Диморфом, спутником астероида Дидим. Ученые хотели проверить, можно ли сбить с траектории небольшое, но потенциально опасное для нашей жизни космическое тело. Оказалось, DART не только изменил орбиту маленького объекта, но и полностью его «переворошил».

20 февраля
Полина

В Российской академии наук завершили первый Большой словарь ударений, его издадут к концу года. Лингвисты собрали наиболее современные нормы произношения привычных слов и зафиксировали ударение для лексики, которая появилась в русском языке недавно.

15 февраля
Дарья Губина

Титан — самый органически богатый спутник с глобальным океаном в Солнечной системе. И все же, сопоставив строение его поверхности с интенсивностью падения метеоритов, ученые пришли к выводу, что в океане спутника Сатурна вряд ли хватает элементов для жизни.

22 февраля
РНФ

Ученые показали, что экстремальный подъем уровня Каспийского моря на десятки метров, произошедший 18-13 тысяч лет назад и получивший название «Великая Хвалынская трансгрессия», мог быть вызван, вопреки существующим гипотезам, не таянием ледника, а естественными изменениями палеоклимата. Оказалось, что из-за холодного климата того периода обширные территории, с которых собирали воду впадающие в Каспий реки, были покрыты многолетней мерзлотой. В результате массы дождевых и талых вод почти не впитывались в мерзлые грунты и стекали в море, испарение с поверхности которого было небольшим. Все эти факторы привели к повышению уровня Каспия и увеличению площади моря более чем вдвое по сравнению с современным. Полученные данные помогут уточнить представления о масштабе колебаний уровня Каспийского моря при изменении климата.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: