Интернациональный коллектив научных работников придумал метод, который находит сужения кровеносных сосудов сердца на исследовательских изображениях. В 94 процентах случаев модель правильно определяет проблемные участки на иллюстрации в реальном времени.
Это несомненно поможет кардиологам механически обнаружить зоны патологических перемен у больных с ишемической заболеванием сердца во время коронарной ангиографии. С итогами возможно ознакомиться в Scientific Reports.
Как определяли заболевания ранее
Ишемическая заболевание сердца — главная первопричина смерти между населения развитых государств. Сообразно статистике ВОЗ, от болезни каждый год погибает в пределах 17,5 млн. человек. Главным способом диагностики работает изучение проходимости сосудов сердца, именуемое ангиографией.
Чтобы определить в каком состоянии артерии, в них вводят раствор рентгеноконтрастного препараты и смотрят за его распространением с поддержкой рентгеновского излучения. В пространствах, где кровь встречает барьер в облике тромба или же сужения сосуда, на снимках укрепляется ослабление струи.
При проведении ангиографии контраст движется очень быстро и неравномерно распространяется. Качество снимка нередко оказывается мало информативным по причине насыщенности, шумов и разрешающей возможности аппаратуры. Доктор, который проводит диагностику,может не заметить небезопасное сужение сосуда, именуемое стенозом.
Как ИИ определяет сужение кровеносных сосудов
В данный момент в медицине обширно пользуют способности компьютерных программ для скорого и четкого анализа изображений, к примеру снимков нетяжелых. Нейросеть — на основании большущего количества примеров определяет, какие нейроны признаки являются признаками заболевания, а какие нет, находит закономерности и использует их для свежих, необработанных данных.
Отечественные научные работники из Научно-исследовательского ВУЗа всеохватывающих задач сердечно-сосудистых болезней (Кемерово) и Томского политехнического института (Томск), вместе с сослуживцами из Института Лидса (Лидс, Великобритания) протестировали 8 всевозможных разновидностей зодчеств сверхточных нейросетей, отличающихся численностью нейронов и связей меж ними. В качестве материала для изучения воспользовались больше 8 тыс. изображений от 100 больных, обследовавшихся в кемеровском НИИ. На 80 процентах изображений доктора вручную определили участки со стенозами, и на основании данной подборки создатели работы научили нейросети. Остальные изображения были применены для проверки систем.
Наилучшим вариантом оказалась нейросеть, за секунду анализирующая по 10 снимков с точностью 94 процента. В зависимости от дел оператора возможно применить как больше резвые, например и больше четкие модели.
Данные изучения, кроме обнаружения стенозов, имеют все шансы быть применены для автоматической оценки степени поражений и гемодинамики артерий сердца.
Вывод
Применение технологий ИИ в медицине становится я все популярнее и востребование. Технологии в сочетании с оборудованием и опытом ученых позволяют создавать новые быстрые методы диагностики заболеваний.
Если у вас есть идеи, как автоматизировать какой-то процесс напишите нам на сайте Ivanov lab , мы готовы сделать вам решение для на основе технологии искусственного интеллекта.
Не забывайте делиться вашими впечатлениями в комментариях.
