"Наша нейросеть позволит создать виртуального робота-помощника, который будет помогать кардиологам при проведении сложных операций. Еще одна перспектива, которую открывает наше исследование, - разработка полностью роботизированных систем для установки имплантатов в аорту", – рассказал один из авторов работы, заведующий отделом НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний (Кемерово) Евгений Овчаренко.
Созданные за последние годы нейросети могут выполнять нетривиальные задачи и "мыслить" творчески: например распознавать следы меланомы или очаги эпилепсии. Овчаренко и его коллеги приспособили нейросети для решения еще одной важной медицинской задачи – определения оптимального места для установки искусственного клапана там, где аорта выходит из сердца.
Как правило, врачи для этого анализируют снимки ангиографов – приборов, которые определяют форму и структуру сосудов с помощью рентгеновского излучения. Для увеличения контрастности снимков в организм пациента вводят токсичные вещества. В результате врачи не могут вести подобные наблюдения долго и полноценно контролировать процесс имплантации клапана.
Специалисты из НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний и Томского политехнического университета разработали нейросетевой алгоритм, который вычисляет своеобразные "ориентиры" на снимках, которые помогают хирургам установить имплантат в нужный регион аорты.
Для обучения алгоритма ученые исследовали и разметили несколько десятков видеозаписей процесса имплантации искусственного клапана в аорту, в результате чего получилось около 3,5 тыс. снимков. Анализируя эти фотографии, программа должна была определить положение 11 ключевых точек на поверхности сосуда, клапана и системы его установки внутрь аорты.
Проверив результат обучения на неразмеченных снимках аорты, ученые выяснили, что в 95% случаев алгоритм определял положение этих точек корректно. При этом он мог выявлять их в режиме реального времени, что позволяет использовать подобные нейросети прямо при проведении операции по имплантации клапана. По словам Овчаренко, ученые разрабатывают новые версии алгоритма, которые будут адаптированы для работы с разными моделями клапанов.
