• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
27.12.2022, 12:18
УрФУ
288

Ученые разработали алгоритмы, определяющие болезни глаз на 20 процентов точнее

❋ 4.7

Группа исследователей из России и Германии разработала алгоритмы, которые помогут врачу-офтальмологу поставить диагноз на 20 процентов точнее, чем это делается сегодня. Так, для диагностики врачи пользуются всего четырьмя классическими параметрами, а ученые предложили 57 дополнительных.

Ученые разработали алгоритмы, определяющие болезни глаз на 20 процентов точнее / ©Getty images / Автор: Андрей Чернов

Исследование провели по программе развития Уральского федерального университета в рамках «Приоритета-2030». Результаты опубликованы в журнале Applied Sciences. «Исследование междисциплинарное, оно включает в себя часть офтальмологии и часть компьютерных наук, биомедицинской инженерии. Мы проанализировали медицинские глазные сигналы так, как это еще не делали медики. Затем на основании этого анализа предложили новые параметры, по которым можно точнее поставить диагноз, и разработали алгоритмы.

Они обязательно включают в себя четыре классических параметра и 57 наших, которые по-разному ранжируются в зависимости от того, какие из них наиболее значимы. Проверка эффективности этих алгоритмов показала, что классический анализ без дополнительных методов — это уровень подбрасывания монетки, то есть 50 процентов, а наш вариант — это 75–80 процентов», — говорит инженер-исследователь кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Алексей Жданов.

Для исследования ученые использовали базу данных электрофизиологических сигналов, которые снимают с сетчатки глаза, поясняет доцент кафедры радиоэлектроники и телекоммуникаций УрФУ Василий Борисов. В базу данных вошли сведения реальных пациентов. Так, офтальмологи с помощью электрофизиологической станции, которая была установлена в специальной изолированной комнате, где пациент мог находиться в темноте, проводили манипуляции. Они считывали электрический импульс.

В итоге российско-германская группа исследователей проанализировала данные и представила их в понятном формате, определила диагнозы и нормы сигналов. Затем специалисты извлекли из сигналов новые параметры с помощью частотно-временного преобразования для того, чтобы создать алгоритмы.

Ученые использовали вейвлет-анализ — математическое преобразование, создающее изображение из сигнала. Этот метод более современный и совершенный, и он дает четкую привязку спектра и различных привязанностей ко времени. Для анализа коротких сигналов, о которых идет речь в исследовании, вейвлет подходит больше всего, поясняет Алексей Жданов. На основании полученных данных ученые могут понять, кто болен, а кто здоров.

В планах ученых — разработать систему помощи врачу-офтальмологу на основе созданных алгоритмов. Система имеет отношение к персонифицированной медицине, так как она позволит давать рекомендации врачу-офтальмологу на основе обработки большого объема данных относительно конкретного пациента.

«Уже в следующем году мы планируем разработку и тестирование такой системы, которая будет понятна врачу. Система должна давать те параметры оценки сигналов, которые имеют именно медицинский смысл. В России за медика ни одна система диагноз поставить не может, она способна лишь оказывать поддержку. А уже дальше врач будет сам изучать данные и соглашаться. Если захочет посмотреть глубже, то перейдет на другую вкладку с метриками, скалограммами и другими данными», — заключает Василий Борисов.

Достигнутое — не предел. Исследователи планируют усовершенствовать работу алгоритмов с помощью нейронных сетей и в будущем определять болезни глаз на 80 процентов точнее. Когда база данных будет еще больше и можно будет точнее классифицировать разные болезни, этот метод сможет помочь в разработке новых офтальмологических препаратов. Однако это требует дополнительных исследований.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Уральский федеральный университет (УрФУ) расположен в Екатеринбурге, выполняет функции проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ). В УрФУ обучается более 36 000 студентов по 334 образовательным программам. Основан 19 октября 1920 года.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
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.

12 января, 10:22
Игорь Байдов

В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.

12 января, 15:32
Адель Романова

Астрономы обнаружили еще одно неожиданное последствие недавнего эксперимента с астероидом Диморф: его крупный и массивный «хозяин» Дидим стал медленнее вращаться вокруг своей оси. Ученые подозревают, что на него так повлияли разлетевшиеся обломки.

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.

10 января, 11:00
Игорь Байдов

На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.

12 января, 10:22
Игорь Байдов

В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.

17.12.2025, 14:19
Игорь Байдов

На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.

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.

23.12.2025, 10:51
Игорь Байдов

Среди самых интригующих открытий космического телескопа «‎Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.

[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