​Аспирант ИПМКН ТГУ Владимир Андрющенко разрабатывает методы и алгоритмы, которые позволят определять и прогнозировать изменение состояния пациента по медицинским сигналам. В рамках проекта, поддержанного РФФИ, учёный создаёт большую библиотеку медицинских данных, необходимую для машинного обучения компьютерной модели, которая будет верифицировать заболевания по сигналам ЭКГ.
 
– В настоящее время в мире нарастает потребность в персонализации медицины. Значительная часть данных, используемых для диагностики, до сих пор находится в аналоговом виде, что значительно снижает возможность их полноценного анализа, – говорит аспирант ИПМКН ТГУ Владимир Андрющенко. – Решить данную проблему можно за счет перехода на «цифру». Накопленные данные по одному пациенту или группе могут содержать полезную информацию не только о текущем состоянии здоровья, но и о начавшихся критических изменениях в организме человека.
 
Как отмечает автор проекта, сейчас существуют примеры успешного применения методов машинного обучения для обнаружения конкретного заболевания или класса болезней, но отсутствует универсальный способ обнаружения широкого спектра заболеваний. Для создания такого алгоритма требуется огромная обучающая выборка, которая будет иметь большое количество паттернов — повторяющихся элементов, характерных для каждого класса заболевания.
 
Задачей проекта, выполняемого при поддержке РФФИ, является формирование такой библиотеки данных. Наряду с паттернами, которые регистрируются при разных болезнях, в библиотеку будет включён большой массив результатов ЭКГ, полученных при обследовании здоровых людей. Обучение на этой выборке поможет искусственному интеллекту разделять норму и патологию, определять вид нарушения работы сердца.
 
– Поиск таких данных и создание обучающей выборки является нетривиальной задачей, для решения которой потребуется глубокое участие экспертов-медиков и огромное количество вычислительных ресурсов, – отмечает научный руководитель аспиранта, директор ИПМКН ТГУ Александр Замятин. – Техническая база нашего института позволяет проводить вычисления подобного уровня сложности.
blood-pressure-monitor-1952924_1920.jpg 

В рамках нового проекта молодой учёный создаёт алгоритмы обучения компьютерной модели для классификации ЭКГ-сигналов, позволяющие построить эффективную нейросеть, избегая ее чрезмерной сложности. В задачи также входит разработка методики выделения паттернов электрических сигналов сердца здорового и больного человека.
 
Впоследствии, анализируя эти паттерны, искусственный интеллект сможет выявлять разные виды кардиопатологий, например, диагностировать состояния, связанные с нарушением ритма сердца, – синусовую аритмию, синусовую тахикардию, экстрасистолию и другие.
 
Наряду с этим будут созданы алгоритмы анализа динамики изменений разновременных данных ЭКГ пациента, что позволит выявлять значимые изменения ещё до появления видимых симптомов. На финальном этапе будет предложен прототип программы для автоматического анализа ЭКГ и проведена апробация результатов на реальных данных медицинской диагностики.
 
Добавим, что новый IT-продукт, над созданием которого работает учёный ИПМКН, будет служить вспомогательным инструментом диагностики. Он поможет быстро и точно оценивать результаты ЭКГ, снижая вероятность ошибок, которые порой происходят из-за недостаточной квалификации либо перегруженности специалистов.
 

Источники

Аспирант ТГУ "научит" нейросети распознавать болезни по ЭКГ
Томский государственный университет (tsu.ru), 16/11/2020
Томская область: Нейросеть распознает заболевание по ЭКГ
Молодежное информационное агентство (миамир.рф), 17/11/2020
Аспирант ТГУ "научит" нейросети распознавать болезни по ЭКГ
Российский фонд фундаментальных исследований (rfbr.ru), 17/11/2020

Похожие новости

  • 10/12/2020

    Томские ученые модифицируют покрытия для имплантов с помощью ксенона

    ​​​Научная коллаборация Томского политехнического университета (ТПУ), Сибирского государственного медуниверситета (СибГМУ) и Балтийского федерального университета разработала технологию нанесения кальций-фосфатных покрытий на медицинские импланты в газовой среде; исследование показало, что использование ксенона делает покрытия более долговечными, сообщает 9 декабря пресс-служба ТПУ.
    450
  • 05/04/2016

    В Томске разработают технологии 3D-диагностики туберкулеза

    ​Научная группа Томского политехнического университета получила поддержку РФФИ для разработки новых технологий 3D-диагностики туберкулеза.  Политехники будут разрабатывать и модифицировать программное обеспечение, которое позволит классифицировать типы туберкулеза легочной ткани с помощью анализа изображений компьютерной томографии в 3D, сообщает пресс-служба Томского политехнического университета.
    2330
  • 10/11/2020

    Томские ученые исследуют механизмы развития и прогрессирования постинфарктного ремоделирования сердца

    Ученые НИИ кардиологии Томского НИМЦ с коллегами из ТГУ и СибГМУ исследуют роль костных морфогенетических белков (bone morphogenetic proteins, BMP) в процессе развития неблагоприятного постинфарктного ремоделирования сердца.
    329
  • 29/12/2020

    Наталья Гусева: «2020 год потребовал самоотверженности и готовности к переменам»

    ​Директор Инженерной школы природных ресурсов ТПУ Наталья Гусева поделилась результатами, которых достиг коллектив школы в 2020 году, и рассказала о целях и задачах на будущий год.​   Уходящий год стал точкой отсчета новой реальности для всего мира, и, чтобы в нее «встроиться», нам пришлось многое пересмотреть и изменить в своей деятельности.
    255
  • 13/11/2019

    Томские ученые научили компьютерную модель выявлять рак простаты

    ​Ученые лаборатории биофотоники ТГУ совместно с онкологами ТНИМЦ разработали новый подход к диагностике аденокарциномы — злокачественной опухоли предстательной железы. Для выявления онкопатологии и определения стадии заболевания в данном подходе используется искусственный интеллект.
    833
  • 12/07/2017

    Робота-врача для военных создадут томские медики и инженеры​

    Ученые из НИИ кардиологии Томского национального исследовательского медицинского центра и Томского политехнического университета (ТПУ) планируют создать мобильного робота, который сможет оказывать первую медицинскую помощь пострадавшим в местах военных действий и ЧС.
    1960
  • 29/12/2020

    Дмитрий Седнев: «Наша школа играет роль интегратора»

    ​Директор Инженерной школы неразрушающего контроля и безопасности ТПУ Дмитрий Седнев поделился результатами, которых достиг коллектив школы в 2020 году, и рассказал о целях и задачах на будущий год.
    862
  • 14/01/2019

    Какие разработки томичей можно купить в магазине

    ​Томские инновации часто воспринимаются как нечто далекое от повседневных нужд. Но наши ученые успешно трудятся не только на оборонку, ракетно-космическую отрасль или, скажем, Большой адронный коллайдер, они также работают над созданием бытовой химии и косметики, лекарств и продукции для детей.
    1373
  • 07/12/2020

    Единственное в России производство радиофармпрепарата с таллием-199 запущено на циклотроне ТПУ

    ​На циклотроне Томского политехнического университета запущено производство радиофармпрепарата «Таллия хлорид, 199Tl» на основе радиоактивного изотопа таллия-199. На сегодняшний день оно единственное в России.
    565
  • 26/02/2019

    Томские ученые предлагают бороться с близорукостью с помощью ультрафиолета

    ​Томские ученые совместно с коллегами из Саратова нашли новый способ коррекции зрения. Речь о близорукости, бороться с которой поможет ультрафиолет. Способ щадящий и безопасный для пациента. На базе лаборатории биофотоники ТГУ коллективом ученых из двух вузов были проведены фундаментальные исследования при поддержке гранта РФФИ.
    1206