Ученые из МФТИ разработали компьютерную модель сердца для лечения мерцательной аритмии. Новый способ создания 3D-моделей этого важного органа поможет врачам лучше предсказывать ход лечения пациентов с фибрилляцией предсердий, а также снизить количество рецидивов после операции. Результаты работы опубликованы в международном научном журнале Computer Methods and Programs in Biomedicine.
Когда «мерцает» сердце
Мерцательная аритмия или фибрилляция предсердий — одно из самых часто наблюдаемых нарушений сердечного ритма. Ожидается, что в течение следующих 20 лет ее распространенность среди людей старше 60 лет достигнет 60%. При этом заболевании предсердия сокращаются быстро и хаотично, сердце бьется неравномерно (мерцает). В результате человек испытывает одышку, головокружение, слабость. В тяжелых случаях заболевание может приводить к инсультам, образованию тромбов в сосудах и другим осложнениям. Лечат аритмию с помощью препаратов или хирургического вмешательства — катетерной абляции. В результате такой операции разрушают ткани сердца, вызывающие аномальный сердечный ритм. Однако нередко после такой процедуры аритмия возвращается. Использование цифровых моделей сердца, созданных на основе данных МРТ, может помочь снизить количество таких рецидивов.
Диагноз с нейросетью
В результат исследования разработана автоматизированная система, точно сегментирующая изображения МРТ сердца с помощью методов глубокого обучения (искусственного интеллекта). В перспективе она способна уменьшить нагрузку на врачей-кардиологов, которые обычно обрабатывают снимки МРТ вручную. Это, в свою очередь, позволит сократить время диагностики пациента.
«Мы создали специальный набор данных и стандартизированные протоколы для ручной маркировки, чтобы улучшить точность сегментации и сделать процесс менее трудоемким для врачей. Для этого мы собрали данные МРТ сердца из двух баз данных. После этого двое специалистов вручную их промаркировали, следуя стандартным протоколам, чтобы уменьшить количество ошибок. Для автоматизации процесса сегментации использовались нейросети», — рассказал aif.ru один из авторов исследования, старший научный сотрудник лаборатории экспериментальной и клеточной медицины МФТИ Михаил Слотвицкий.
Для проверки чувствительности и специфичности оценки работы нейросетей ученые применили статистические тесты. В рамках исследования была создана новая база данных изображений, основанная на ручной маркировке. Предложенный учеными подход показал высокую точность.
«Используя предварительно обученную модель RIFE (нейронная сеть для обработки видео — прим. ред.), мы достигли коэффициента Дайса (показатель, определяющий точность работы нейросети — прим. ред.) около 89,1% для обработки изображений МРТ, что лучше, чем у традиционных методов. Показатели чувствительности и специфичности продемонстрировали значительное улучшение работы нейронных сетей, обученных по новому протоколу. Отмечу, что по всей видимости, мы первыми применили RIFE для увеличения размерности МРТ сердца», — добавил Михаил Слотвицкий.
Оцените материал