Создан алгоритм для определения фиброза сердца за несколько минут
Ученые университета ИТМО и НМИЦ имени В. А. Алмазова создали алгоритм на основе искусственного интеллекта для быстрого определения фиброза сердца. Разработка сократит скорость обработки МРТ-снимков с 1-2 часов до нескольких минут, сообщили в пресс-службе ИТМО.
"Чтобы ускорить и автоматизировать обработку МРТ-снимков сердца и быстро определять на них фиброз, ученые ИТМО совместно с НМИЦ Алмазова разработали полуавтоматическую модель на основе глубокого обучения. Она решает задачу поэтапно: сначала определяет область сердца, в которой находится миокард, затем выявляет наличие фиброза, распознает 17 сегментов, на которые принято делить сердце, и оценивает объем фиброза в каждом из них. <…> В отличие от специалиста, у которого на обработку изображения уходит около 1-2 часов, модель справляется за пару минут", - говорится в сообщении.
По данным пресс-службы, фиброз - рубцовая ткань, которая может образоваться после инфаркта миокарда или инфекционных заболеваний. Своевременная диагностика при помощи магнитно-резонансной томографии (МРТ) позволяет подобрать эффективную стратегию лечения, однако точное измерение объема фиброза требует много времени: рентгенологи вручную определяют примерный процент фиброзной ткани в том или ином сегменте сердца и заносят эту информацию в таблицу для построения 17 сегментной диаграммы.
"В предложенном алгоритме пользователю нужно только отметить несколько точек на изображении сердца и классифицировать срезы, а сегментация тканей и генерация 17 сегментной диаграммы полностью автоматизированы. Сейчас мы работаем над улучшением нашего метода и разрабатываем более быстрый, полностью автоматический алгоритм, который будет способен анализировать снимки мгновенно без вмешательства пользователя", - привели в пресс-службе слова основного исполнителя проекта, научного сотрудника ИТМО Валида Аль-Хайдри.
Как уточнили в университете, для анализа модели достаточно снимка сердца в одной проекции, в то время как врачам может понадобиться несколько снимков, а значит и больше времени на МРТ-исследование и его анализ. Разработчики добились точности, при которой результат алгоритма совпадает с мнениями двух экспертов в 86% и 77% случаев. Авторы считают это высоким показателем: обычно межэкспертное согласие составляет порядка 80%, то есть модель работает примерно на уровне человека.
На основе данных алгоритма врачи смогут быстро и точно прогнозировать осложнения для функции сердца и исходы заболеваний, в динамике наблюдать состояние сердца и разрабатывать более эффективную стратегию лечения. В перспективе алгоритм можно использовать не только для обработки МРТ-снимков, но и адаптировать для изображений, получаемых с помощью компьютерной томографии.