Специалисты Пензенского государственного университета (ПГУ) разработали специальную программу, которая с помощью графовых нейронных сетей моделирует 3D-структуру венечных артерий сердца, что позволит хирургам точнее планировать ангиопластику – малоинвазивные операции по восстановлению кровотока в сосудах, сообщили ТАСС в Минобрнауки РФ.
© ТАСС
"Точность предсказания диаметров артерий достигает 97%, что снижает риски осложнений и открывает путь к персонализированной кардиохирургии. Разработка также станет учебным инструментом для будущих медиков", – говорится в сообщении.
Сердечно-сосудистые заболевания остаются главной причиной смертности в мире, ежегодно унося жизни 18 млн человек. Ангиопластика, при которой в суженную артерию вводят стент для расширения просвета, спасает пациентов от инфарктов и инсультов. Однако успех операции зависит от понимания индивидуальных особенностей сосудов.
"Ошибка даже в полмиллиметра может привести к рестенозу или разрыву артерии", – объяснил доктор медицинских наук, профессор ПГУ Олег Зенин.
Решение этой проблемы предложила междисциплинарная команда университета, объединившая медиков и IT-специалистов. Программа 3D-Corvasculograph воссоздает трехмерную модель венечных артерий, какими они были до развития патологии. Для этого достаточно ввести исходный диаметр сосуда – нейросеть генерирует полную карту русла с тысячами ответвлений. При этом каждая бифуркация – место деления артерии на две ветви – уникальна.
"Зная изначальную анатомию, мы выбираем оптимальный размер стента и стратегию операции", – объяснила аспирант Медицинского института ПГУ Анна Сергиенко.
Слепки артерий
Основой для обучения нейросети стали данные 30 коррозионных препаратов – слепков артерий людей, не страдавших сердечными заболеваниями. В сосуды вводили контрастное вещество, после чего проводили КТ-сканирование и ручные замеры 957 бифуркаций.
Доктор технических наук, профессор, завкафедрой "Компьютерные технологии" ПГУ Владимир Горбаченко отметил, что обычные нейросети не работают с такими разветвленными структурами, как артерии. Графовые сети идеально подходят для этого: они учитывают иерархию бифуркаций и связи между ними.
Сейчас нейросеть интегрируют в 3D-Corvasculograph. Программа не только поможет хирургам, но и станет учебным пособием: студенты смогут изучать анатомию на цифровых моделях, изменяя параметры и наблюдая, как это влияет на кровоток. Проект уже поддержан грантами ПГУ, но ученые планируют расширить базу данных, добавив информацию о патологиях.
