Российские и британские ученые разработали алгоритм для поиска сужения кровеносных сосудов сердца на диагностических изображениях. Он поможет кардиологам автоматически находить зоны патологических изменений у пациентов с ишемической болезнью сердца во время коронарной ангиографии. Результаты исследования описаны в статье, опубликованной в журнале Scientific Reports.
Основной метод диагностики ишемической болезни сердца — это исследование проходимости сосудов сердца, ангиография. В артерии вводят раствор рентгеноконтрастного вещества, и динамика его распространения показывает тромбы или сужения сосудов. Однако контраст движется очень быстро и распределяется неравномерно, а качество снимка часто оказывается слишком низким.
Ученые протестировали восемь вариантов архитектур сверхточных нейросетей, отличающихся количеством нейронов и связей между ними. Для их обучения использовали более восьми тыс. изображений от 100 пациентов. На 80% снимков врачи вручную обозначили участки со стенозами, а оставшиеся изображения использовались для тестирования систем. Сравнив параметры нескольких нейросетей, ученые выбрали оптимальный вариант: нейросеть, которая за секунду анализирует по десять снимков с точностью 94%.
Результаты исследования, помимо обнаружения стенозов, могут быть использованы для автоматизированной оценки степени поражений и гемодинамики артерий сердца. Исследователям удалось добиться точности в 95% при работе в реальном времени. В дальнейшем авторы разработки планируют разработать программу, чтобы направлять действия хирургов во время имплантации биопротеза клапана аорты.
