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.
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
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.
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.
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.
«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).
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.
Филипп Мандей основал целое направление исследований: он первым установил, что закисление океанов — последствие глобального потепления — угрожает обонянию и умению ориентироваться у морских рыб. Само собой, это создает угрозу их вымирания. Долго оставалось загадкой только одно: как существующие виды рыб перенесли серьезное закисление океана при прошлых изменениях климата. Теперь все проясняется: похоже, Мандей обнаружил эффект, которого никогда не было. Интересно, что вместе с ним его наблюдали еще 179 ученых — и теперь все они оказались в центре чудовищного скандала. Попробуем разобраться в деталях.
В учебниках истории XX века, на сотнях плакатах и в десятках кинофильмах о Второй мировой войне мы видели знаменитые танки, «катюши» и бороздящие небеса Ил-2. Давайте проверим, сможете ли вы отличить советскую военную технику от машин союзников и стран «оси».
Военно-морской флот получил многоцелевую атомную подводную лодку К-561 «Казань». Это один из самых совершенных кораблей такого типа в мире.
Филипп Мандей основал целое направление исследований: он первым установил, что закисление океанов — последствие глобального потепления — угрожает обонянию и умению ориентироваться у морских рыб. Само собой, это создает угрозу их вымирания. Долго оставалось загадкой только одно: как существующие виды рыб перенесли серьезное закисление океана при прошлых изменениях климата. Теперь все проясняется: похоже, Мандей обнаружил эффект, которого никогда не было. Интересно, что вместе с ним его наблюдали еще 179 ученых — и теперь все они оказались в центре чудовищного скандала. Попробуем разобраться в деталях.
В учебниках истории XX века, на сотнях плакатах и в десятках кинофильмах о Второй мировой войне мы видели знаменитые танки, «катюши» и бороздящие небеса Ил-2. Давайте проверим, сможете ли вы отличить советскую военную технику от машин союзников и стран «оси».
В России таких результатов не было уже около десяти лет. Его получение потребовало настоящей кооперации между исследователями ИВМ РАН, Сколтеха и МГУ.
Действующий глава NASA в рамках общения с прессой ответил на ряд вопросов, касающихся недавних заявлений российских политиков и главы «Роскосмоса» о скором отказе от собственного сегмента МКС. Администратор заверил всех, что агентство находится в хороших отношениях с Россией, а также поделился информацией о согласовании обмена местами для астронавтов и космонавтов в пилотируемых миссиях двух стран.
Исследователи установили, что обнаруженный в Баренцевом море объект — погибшая советская субмарина типа «Крейсерская». Это одна из самых больших подлодок СССР периода Второй мировой.
На этой неделе СМИ выдали новость, от которой можно впасть в шок: «Ранее из России уезжало около 14 тысяч исследователей [в год], теперь — 70 тысяч». Мы внимательно разобрались в ситуации и вынуждены отметить, что ничего подобного не было и нет. В реальности речь вовсе не об ученых и даже не о высококвалифицированных специалистах. Проблемы с учеными в России есть. Но в этом случае речь идет не о них, а о том, что отдельные бывшие комсомольские вожаки, удачно устроившиеся в РАН, перепутали утечку мозгов из России с отъездом из нее гастарбайтеров. Разбираемся, как это у них получилось.
Комментарии