• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
29.04.2021, 09:00
РНФ
975

Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов

❋ 4.5

Международный коллектив ученых разработал алгоритм, который находит сужения кровеносных сосудов сердца на диагностических изображениях. В 94 процентах случаев модель верно определяет проблемные участки на картинке в реальном времени. Это поможет кардиологам автоматически выявлять зоны патологических изменений у пациентов с ишемической болезнью сердца во время коронарной ангиографии.

Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов / ©Getty images / Автор: Сергей Данилов

С результатами исследования, выполненного при поддержке гранта Российского научного фонда (РНФ), можно ознакомиться в журнале Scientific Reports. Ишемическая болезнь сердца — основная причина гибели среди населения развитых стран. Согласно статистике ВОЗ, от этого заболевания каждый год умирает около 17,5 миллионов человек.

Ключевым методом диагностики служит исследование проходимости сосудов сердца, называемое ангиографией. Чтобы понять, в каком состоянии находятся артерии, в них вводят раствор рентгеноконтрастного вещества и наблюдают за его распространением с помощью рентгеновского излучения. В местах, где кровь встречает препятствие в виде тромба или сужения сосуда, на снимках фиксируется ослабление потока.

При проведении ангиографии контраст движется слишком быстро и распределяется неравномерно. Кроме того, качество снимка часто бывает недостаточно информативным из-за насыщенности, шумов и разрешающей способности аппаратуры. Из-за этого врач, который проводит диагностику, может не заметить опасное сужение сосуда, называемое стенозом.

Пример анализа ангиограммы с помощью нейросети / ©Кирилл Клышников

Сейчас в медицине широко используют возможности компьютерных программ для быстрого и точного анализа изображений, например снимков легких. Нейросеть — инструмент, похожий по принципу действия на человеческий мозг. Внутри нее есть множество нейронов, выполняющих простые математические операции с данными. На основании большого числа примеров нейросеть определяет, какие нейроны вносят больший вклад в получение результата, а какие — меньший. После такого процесса обучения, программа «запоминает» полученные закономерности и применяет их для новых, необработанных данных.

Российские ученые из Научно-исследовательского института комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний (Кемерово) и Томского политехнического университета (Томск), совместно с коллегами из Университета Лидса (Лидс, Великобритания) протестировали восемь различных вариантов архитектур сверточных нейросетей, отличающихся количеством нейронов и связей между ними.

В качестве материала для обучения использовали более восьми тысяч изображений от 100 пациентов, обследовавшихся в кемеровском НИИ. На 80 процентах изображений врачи вручную обозначили участки со стенозами, и на основании этой выборки авторы работы обучили нейросети. Оставшиеся изображения были использованы для тестирования систем.

Сравнение параметров нескольких нейросетей показало, что самая точная нейросеть может анализировать по три картинки в секунду с точностью 95 процентов, а самая быстрая обрабатывает по 38 изображений в секунду с точностью 83 процента. Оптимальным вариантом оказалась нейросеть, за секунду анализирующая по десять снимков с точностью 94 процента. В зависимости от нужд оператора можно использовать как более быстрые, так и более точные модели.

Анализ ангиограммы с помощью нейросети в режиме реального времени / ©Кирилл Клышников

«Данные исследования, помимо обнаружения стенозов, могут быть использованы для автоматизированной оценки степени поражений и гемодинамики артерий сердца. Архитектура нейросети и использованные методы машинного обучения позволили добиться 95-процентной точности при работе в реальном времени. В дальнейшем мы планируем разработать программу, чтобы направлять действия хирургов во время имплантации биопротеза клапана аорты», — поделился Евгений Овчаренко, кандидат технических наук, руководитель проекта по гранту РНФ, заведующий лабораторией новых биоматериалов Научно-исследовательского института комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний (Кемерово).

Анализ ангиограммы с помощью нейросети в режиме реального времени / ©Кирилл Клышников

В коллектив авторов работы вошли Владимир Ганюков, Кирилл Клышников, Антон Кутихин и Евгений Овчаренко из НИИ Комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний, Ольга Гергет и Вячеслав Данилов из Томского политехнического университета и сотрудник Университета Лидса Алехандро Франжи. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
РНФ осуществляет финансовую и организационную поддержку фундаментальных и поисковых научных исследований посредством финансирования прошедших конкурсный отбор научных, научно-технических программ и проектов.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
18 июня, 12:53
Губкинский университет

Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина разработали алгоритм, который сокращает обработку полученных в процессе внутритрубной диагностики газопроводов данных в десятки раз — с нескольких часов до минут. Опытно-промышленная эксплуатация системы на объектах Единой системы газоснабжения России (ЕСГ) запланирована до конца 2026 года.

18 июня, 14:24
Марк Чернов

Биологи доказали, что способность млекопитающих восстанавливать утраченные конечности и их части не исчезла в ходе эволюции, а просто заблокирована на генетическом уровне. Во время экспериментов на животных авторы работы успешно вырастили заново кости, суставы, связки и сухожилия, которые обычно не восстанавливаются после ампутации.

17 июня, 11:35
Марк Чернов

Биологи впервые составили глобальную цифровую карту подземных микоризных сетей (грибных систем, связывающих корни растений) нашей планеты. Выяснилось, что общая протяженность этих невидимых нитей составляет около 110 квадриллионов километров — эквивалентно одной десятой части звездного диска Млечного Пути. Эти скрытые структуры играют фундаментальную роль в поддержании наземных экосистем и глобальной регуляции климата.

17 июня, 11:35
Марк Чернов

Биологи впервые составили глобальную цифровую карту подземных микоризных сетей (грибных систем, связывающих корни растений) нашей планеты. Выяснилось, что общая протяженность этих невидимых нитей составляет около 110 квадриллионов километров — эквивалентно одной десятой части звездного диска Млечного Пути. Эти скрытые структуры играют фундаментальную роль в поддержании наземных экосистем и глобальной регуляции климата.

16 июня, 10:36
Александр Березин

Согласно американским СМИ, небольшая часть модуля МКС «Звезда» больше не будет использоваться космонавтами. Причиной якобы стала невозможность ликвидировать утечки воздуха в ней, несмотря на попытки, предпринятые «Роскосмосом» 5 июня 2026 года.

18 июня, 14:24
Марк Чернов

Биологи доказали, что способность млекопитающих восстанавливать утраченные конечности и их части не исчезла в ходе эволюции, а просто заблокирована на генетическом уровне. Во время экспериментов на животных авторы работы успешно вырастили заново кости, суставы, связки и сухожилия, которые обычно не восстанавливаются после ампутации.

10 июня, 11:51
Александр Березин

Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.

25 мая, 14:00
Андрей Серегин

В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.

27 мая, 17:06
Александр Березин

Вначале Reuters опубликовал статью о взаимоотношениях SpaceX и Пентагона, которую миллиардер --- традиционно для его отношений с этим изданием — назвал фейком. Опровергая ее тезисы, он обнародовал информацию, не представленную ранее публично.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

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

Понятно
Комментарий на проверке

Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.

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
Закрыть
Войти
Ошибка авторизации
По закону на российских сайтах теперь нельзя авторизовываться с помощью иностранных сервисов. Используйте другой способ или восстановите доступ по почте.
Восстановить доступ
Войти по-другому
Вход через почту
Введите привязанную к соцсети почту, чтобы восстановить доступ или получить одноразовую ссылку для входа на сайт.
Ваша заявка получена

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

Понятно