Ученые Московского института физики и технологии создали компьютерную модель сердца для лечения мерцательной аритмии. Исследователи считают, что повысить эффективность лечения этой патологии с помощью цифровых моделей сердца возможно. Данные могут помочь врачам в понимании механизма патологии и снижении количества рецидивов. Результаты опубликованы в международном научном журнале. Computer Methods and Programs in Biomedicine.
Мерцательная аритмия, также известная как фибрилляция предсердий, – распространенное нарушение сердечного ритма, затрагивающее около 2% населения. В течение следующих двадцати лет ее распространение среди людей старше 60 лет может достигнуть 60%. При этом заболевании предсердия сокращаются хаотично и неэффективно, вызывая нерегулярное сердцебиение. Пациенты с таким диагнозом могут испытывать одышку, головокружение и слабость. Осложнения заболевания включают инсульт, тромбообразование, сердечную недостаточность и другие патологии.
Катетерная абляция — один из методов лечения мерцательной аритмии. Это хирургическая процедура, направленная на разрушение участков ткани, вызывающих аритмию. Абляция может быть эффективна, особенно при эпизодической форме заболевания. Однако часто после проведения процедуры аритмия возвращается. Новое исследование МФТИ показало, что использование цифровых моделей сердца, созданных на основе данных МРТ, может помочь снизить количество рецидивов.
Исследование привело к созданию автоматизированной системы, которая точно разделяет изображения МРТ сердца при помощи глубокого обучения. В будущем эта система может снизить объём работы для кардиологов, которые сейчас выполняют этот процесс вручную.
Специальный набор данных и стандартизированные протоколы ручной маркировки разработаны для повышения точности сегментации и упрощения работы врачей. Данные МРТ сердца из двух баз данных были собраны, а затем два специалиста вручную их промаркировали по стандартным протоколам для минимизации ошибок. Модели нейросетей nnU-Net и smpU-Net++ использовались для автоматизации процесса сегментации. – сообщил старший научный сотрудник лаборатории экспериментальной и клеточной медицины МФТИ Михаил Слотвицкий, автор исследования.
Чтобы оценить точность и избирательность работы нейросетей, учёные использовали статистические проверки. В ходе исследования появилась новая коллекция изображений, сформированная с помощью ручного разметки.
Ученые предложили подход, который показал высокую точность: коэффициент Дайса достиг 92,4% для полости сердца и 64,5% для стенок органа.
Благодаря предварительно обученной модели RIFE удалось добиться коэффициента Дайса около 89,1% при обработке изображений МРТ, что превосходит традиционные методы. Чувствительность и специфичность показали значительный рост эффективности нейронных сетей, обученных по новому протоколу. Михаил Слотвицкий подчеркнул, что, по всей видимости, это первое применение RIFE для увеличения размерности МРТ сердца.
Благодаря новому методу создания 3D-моделей сердца с применением машинного обучения, врачи смогут более точно прогнозировать течение лечения пациентов с фибрилляцией предсердий и, вероятнее всего, сократить число случаев повторного возникновения болезни после процедуры абляции.
Информация предоставлена пресс-службой МФТИ
Источник фото: ru.123rf.com