Для поиска сужения кровеносных сосудов разработали нейросеть

Российские и британские ученые разработали алгоритм для поиска сужения кровеносных сосудов сердца на диагностических изображениях. В 94% случаев модель верно определяет проблемные участки в реальном времени. Разработка поможет кардиологам автоматически находить зоны патологических изменений у пациентов с ишемической болезнью сердца во время коронарной ангиографии. Статья опубликована в журнале Scientific Reports.
Фото: Suzanne R/Steinbaum
Согласно статистике , от ишемической болезни сердца каждый год умирает около 17,5 млн. человек. Ключевой метод ее диагностики — исследование проходимости сосудов сердца, ангиография. В артерии вводят раствор рентгеноконтрастного вещества и наблюдают за его распространением с помощью рентгеновского излучения. Там, где кровь встречает тромбы или сужения сосуда (стенозы) на снимках фиксируется ослабление потока. Однако контраст движется слишком быстро и распределяется неравномерно. Кроме того, качество снимка часто бывает недостаточно информативным.
Сейчас в медицине широко используют компьютерные программы для быстрого и точного анализа изображений, например снимков легких. Нейросеть — алгоритм, внутри которого существует множество «нейронов», выполняющих простые математические операции. На основании большого числа примеров нейросеть определяет, какие параметры вносят наибольший вклад в получение результата и запоминает закономерности, чтобы применять их к необработанным данным.