• 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
23 января, 08:27
Полина Меньшова

В основе современной грамматики лежит теория, согласно которой в сознании человека язык «хранится» в виде иерархических структур — групп из двух слов, где одна составляющая зависит от другой, но вместе они образуют единое целое с точки зрения смысла. Однако лингвисты из Дании продемонстрировали, что устройство языка может быть проще: многие значимые группы слов представляют собой линейные последовательности, а не иерархии.

23 января, 15:04
Максим Абдулаев

Австралийские геологи нашли новые доказательства того, что мегалиты попали на равнину Солсбери благодаря сложной логистике древних строителей. Изучив минеральный состав почвы вокруг монумента, исследователи исключили возможность того, что огромные глыбы принесло туда движение ледников.

23 января, 15:09
Илья Гриднев

Крупнейшие живые организмы девонского периода — прототакситы — не относились ни к грибам, ни к растениям, ни к лишайникам. Комплексный химический и структурный анализ помог выявить, что это ранее неизвестная и полностью вымершая ветвь биологической эволюции.

20 января, 13:40
Александр Березин

Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.

18 января, 11:45
Игорь Байдов

Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.

19 января, 07:55
Игорь Байдов

Растительная диета давно стала золотым стандартом для тех, кто мечтает о долгой и здоровой жизни. Но китайские ученые внесли серьезные коррективы в этот постулат. Они обнаружили, что большинство местных долгожителей, перешагнувших столетний рубеж, регулярно употребляют в пищу мясо. Особенно заметна эта связь у одной специфической группы пожилых людей, что заставляет по-новому взглянуть на диетические рекомендации для самых старших поколений.

12 января, 15:39
Александр Березин

От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.

20 января, 13:40
Александр Березин

Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.

2 января, 12:27
Адель Романова

Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.

[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
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
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