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.  

 
 
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов / ©Getty images 

​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 
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 
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 
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.  

 
Источник: www.naked-science.ru

Источники

Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов - Naked Science
Naked Science (naked-science.ru), 29/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Kolibri.press, 29/04/2021
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
Инфарм (inpharm.ru), 29/04/2021
Нейросеть научили искать сужения в артериях
ТАСС, 29/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Российский научный фонд (рнф.рф), 29/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Российский научный фонд (rscf.ru), 29/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Российский научный фонд (rscf.ru), 29/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Научная Россия (scientificrussia.ru), 29/04/2021
Для поиска сужения кровеносных сосудов разработали нейросеть
RadarMedia (radarmedia.net), 29/04/2021
Для поиска сужения кровеносных сосудов разработали нейросеть
Infotime (infotime.co), 29/04/2021
Для поиска сужения кровеносных сосудов разработали нейросеть
Индикатор (indicator.ru), 29/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Газета.Ru, 29/04/2021
Новая нейросеть способная находить сужения в артериях
Центральная Служба Новостей (csn-tv.ru), 29/04/2021
Для поиска сужения кровеносных сосудов разработали нейросеть
MSN (msn.com), 29/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Новости Россия (news-rossiya.ru), 30/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Россия Новости (russianovosti.ru), 30/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Факты-новости (fakti-novosti.ru), 30/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Газета России (gazetarusia.ru), 30/04/2021
Нейронные сети научились лучше искать сужения кровеносных сосудов
Коммерсант Россия (kommersant-rossiya.ru), 30/04/2021

Похожие новости

  • 15/04/2019

    Томские ученые исследуют гены, кодирующие лечебные белки

     Ученые ТГУ и МГУ проводят совместное исследование генов, отвечающих за продуцирование противовоспалительных белков – миокинов. Эти соединения играют большую роль в регуляции обмена в костной и жировой тканей, в функционировании головного мозга и органов пищеварения человека, являются перспективным инструментом для коррекции различных расстройств.
    920
  • 11/12/2020

    Почему земля вкусная: ученые ТПУ ищут "рецепт" от загадочных болезней

    ​​​Ученые Томского политеха (ТПУ) отправились в экспедицию на Алтай, где будут методами биогеохимии изучать причины геофагии (поедания почвы) животных. Такие исследования прошли в Приморье и предстоят в Забайкалье, в комплексе они расскажут, как окружающая среда и геология местности влияют на живые организмы.
    583
  • 26/05/2021

    ТГУ запускает новую программу по геномике и синтетической биологии

    В ходе приёмной кампании 2021 ТГУ произведёт первый набор на магистерскую программу «Генетика, геномика и синтетическая биология». Магистрантов будут обучать анализу геномов живых организмов и их редактированию с применением методов биоинформатики и генной инженерии.
    586
  • 19/06/2019

    Российские и шведские ученые займутся поиском новых методов лечения диабета II типа

    Ученые России и Швеции в рамках гранта РНФ исследуют причины метаболического нарушения, которое приводит к развитию сахарного диабета (СД) второго типа. Чтобы найти «выключатель», который повышает или снижает чувствительность клеток к инсулину, в том числе при физических упражнениях, физиологи смоделировали это заболевание у мышей.
    658
  • 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.
    965
  • 13/02/2019

    Супергидрофильное покрытие для индивидуальных имплантатов предложили ученые ТПУ

    ​Ученые Томского политехнического университета вместе со своими германскими коллегами из университета Дуйсбург-Эссен предложили использовать сферические наночастицы кальций-фосфата в качестве покрытия для имплантатов из сплава ВТ6.
    1524
  • 21/12/2020

    Учёные РФ и Франции выяснят, как пожары могут изменить экосистемы мира

    ​​Двое молодых учёных ТГУ – сотрудники лаборатории «БиоГеоКлим» Артём Лим и Дарья Кузьмина на протяжении двух месяцев работали в одном из ведущих научных центров Франции – Обсерватории Миди-Пиринейз.
    462
  • 30/07/2019

    Ученые выяснят, почему опухолевые клетки выживают после химиотерапии

    ​Сотрудники лаборатории трансляционной молекулярной и клеточной биомедицины ТГУ в рамках проекта РНФ изучают роль врожденного иммунитета в формирования резистентности опухоли к химиотерапии. Предмет исследования — колоректальный рак, который сложно поддается лечению и входит в тройку наиболее частых онкологических заболеваний во всем мире.
    613
  • 27/12/2018

    Томские ученые создали новый метод экологического мониторинга на основе мхов

    ​Группа физиков и биологов Томского политехнического университета и Томского государственного университета создала систему мониторинга на основе мхов. Об этом сообщила пресс-служба Российского научного фонда.
    1844
  • 10/06/2019

    В НИИ онкологии Томска создают технологию профилактики и лечения метастазов

    ​Каждая двенадцатая женщина в мире заболевает раком молочной железы. В России грозная статистика усугубляется несвоевременной диагностикой (31,9% больных с запущенным опухолевым процессом) и, соответственно, высокой и скорой летальностью (7,4% пациенток умирают в течение года после постановки диагноза).
    1806