Разработан алгоритм параметрической генерации створок аортального клапана
Моделирование работы сердечных клапанов для численной оценки кровотока до и после хирургического вмешательства — одна из самых сложных вычислительных задач в симуляции закономерностей течения крови (гемодинамики) в сердечно-сосудистой системе. Эти задачи требуют больших вычислительных ресурсов, поэтому методы машинного обучения можно считать хорошей альтернативой для снижения времени расчета. Тем не менее, для создания обучающей выборки необходимо спроектировать множество геометрий аортального клапана. Для решения проблемы ученые Пермского Политеха разработали алгоритм автоматизированного построения геометрических 3D-моделей клапанов и желудочков сердца. Также исследователи провели ряд симуляций гемодинамики на синтетических геометриях, созданных с помощью разработанного алгоритма.
Статья опубликована в журнале Sensors. Исследование выполнено в лаборатории биожидкостей ПНИПУ при финансовой поддержке Минобрнауки России в рамках проекта по созданию молодежных лабораторий. Разработанный программный модуль для генерации модели аортального клапана получил свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.
Аортальный стеноз является распространенной патологией клапанов сердца. Прогнозирование среднесрочных и долгосрочных результатов хирургических вмешательств по протезированию аортального клапана крайне важно для оптимизации стратегии лечения и снижения пост-оперативных осложнений.
Биомеханическое моделирование гемодинамики в аортальном клапане позволяет провести численную оценку параметров кровотока до и после операции, что является сложной и ресурсоемкой задачей. Биомеханические модели сложны, а расчеты требуют значительных вычислительных мощностей и могут длиться от нескольких часов до нескольких дней, что ограничивает их применение в клинике. Для решения этой проблемы методы машинного обучения обладают серьезным потенциалом для замены трудоемким расчетам. Однако их эффективность неразрывно связана с качеством и полнотой их обучающих наборов данных.
В настоящее время существуют алгоритмы, способные обрабатывать данные мультиспиральной компьютерной томографии (МСКТ) и преобразовывать их в трехмерные модели с помощью уже существующих методов сегментации и обработки медицинских изображений. Но создание крупномасштабной базы геометрических моделей клапанов пациентов потребовало бы проведения томографии тысяч людей с последующей обработкой данных, что очень дорого, сложно и трудоемко.
Альтернативный выход нашли ученые Пермского Политеха: они разработали программу для построения 3D-моделей аортального клапана и левого желудочка сердца.
«Мы создали программный модуль, который позволяет по таким параметрам, как высота, толщина и кривизна, генерировать наборы геометрий створок аортального клапана. Данный подход позволяет создавать множество объектов для последующего моделирования за считанные минуты. Кроме того, мы уже провели серию компьютерных расчетов и сравнили результаты с клиническими данными. Эта разработка представляет собой важный шаг в развитии персонализированной медицины. Также модуль можно использовать для проектирования протезов клапана. Он получил свидетельство о регистрации ЭВМ», – поясняет Алексей Кучумов, заведующий лабораторией биожидкостей ПНИПУ, доктор физико-математических наук.
«В рамках исследования мы построили математическую модель, которая показывает сокращение левого желудочка с учетом взаимодействия между электрофизиологической активностью сердца, деформацией мягкой ткани и кровотоком. Это позволяет точнее описывать различные сценарии, например, учитывать влияние аритмии на гемодинамику аортального клапана», – рассказывает Никита Пиль, младший научный сотрудник лаборатории биожидкостей ПНИПУ.
Полученные учеными Пермского Политеха массивы синтетических геометрий клапанов и желудочков сердца позволят провести большую серию численных экспериментов, выявить зависимости результатов от управляющих параметров. Впоследствии расчеты будут использованы в качестве обучающей выборки для алгоритмов машинного обучения. Это сделает моделирование работы сердечных клапанов для численной оценки кровотока до и после хирургического вмешательства у разных пациентов более точным.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
Современная космология до недавнего времени опиралась на так называемый космологический принцип, по которому у Вселенной нет какого-то выделенного направления. И наблюдатель в любой ее точке должен видеть однородную в этом смысле картину. Астроном из Северокавказской астрофизической обсерватории показал, что это не так даже для очень древней Вселенной.
Расположенный на Гавайях щитовой вулкан Килауэа считается одним из наиболее активных действующих вулканов. Гавайская вулканическая обсерватория Геологической службы США ожидает, что 55-й эпизод фонтанирования лавы может произойти уже сегодня.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
Особо чистый германий — полупроводниковый материал с минимальным содержанием примесей, который активно используют в ядерной физике, медицине и оборонной промышленности. Российские ученые предложили новую технологию, позволяющую получить монокристаллы германия особой чистоты.
Артем Оганов стал иностранным членом Национальной академии наук Республики Армении. В прошлом этой чести также удостоился физик Юрий Оганесян.
Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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