В России научились автоматически анализировать здоровье сердца
Российские ученые запатентовали программное решение EPIFAT, которое позволяет эффективно анализировать КТ-визуализации сердца, помогая выявить кардиологические патологии на ранней стадии вне специализированного стационара.
Дмитрий ПавловАвтор Hi-Tech Mail
Ученые НИИ кардиологии Томского НИМЦ РАН и Томского политехнического университета разработали оригинальный софт EPIFAT, способный автоматически анализировать визуализации сердца, полученные с помощью компьютерной томографии. В ходе анализа программа самостоятельно определяет объем и плотность эпикардиальной липидной ткани.
Эпикардиальная жировая ткань — это не только «энергетический ресурс» сердечной мышцы, но и активный участник обменных процессов. Она предохраняет сердце от механических повреждений, обеспечивает терморегуляцию, локальное кровоснабжение и иннервацию миокарда и выделяет различные вещества-медиаторы. При появлении сердечно-сосудистых патологий жировая ткань первой реагирует на проблему. Уплотнение и гипертрофия эпикардиальной ткани являются достоверными индикаторами нездоровья сердечно-сосудистой системы.
Изменения внешних оболочек миокарда оценивают с помощью КТ, однако традиционная диагностика предполагает кропотливое обведение эпикарда на множестве КТ-снимков вручную. Это занимает значительное время и требует от врача лучевой диагностики специфического опыта.
Команда исследователей предложила технологичное решение проблемы. Ученые разработали программное обеспечение EPIFAT, которое автоматически анализирует КТ-изображения сердца, выделяет жировую ткань эпикарда и определяет ее физические характеристики.
Заведующий отделом лучевой диагностики НИИ кардиологии Томского НИМЦ РАН доктор медицинских наук Константин Завадовский отметил, что программа EPIFAT решает проблему отсутствия кардиологического опыта у врача, проводящего диагностику. Она автоматизирует обследование и делает его доступным для медицинских учреждений любого профиля. Софт характеризуется простотой интерфейса и высокой производительностью. Учитывая скорость работы, его можно использовать как в научно-исследовательской, так и в клинической практике. Программа должна обеспечить более раннее выявление патологических изменений эпикарда и своевременную коррекцию лечения.
Алгоритм полного цикла обработки медицинских изображений написан на языке Python. Он включает предварительную обработку данных КТ, сегментацию миокарда, эпикарда и перикарда и детализацию области эпикардиального жира. Полученные визуализации анализирует алгоритм машинного обучения, накапливающий информацию предыдущих анализов. На конечной стадии проходит постобработка данных. Плотность эпикарда определяется в единицах Хаунсфилда, а объем — в миллилитрах.
На одно исследование программе EPIFAT в среднем требуется 22,3 секунды. Точность автоматической сегментации достигает 95,4% — такой показатель сопоставим с работой профильного врача.
Подробное описание программы опубликовано в сборнике «Перспективы развития фундаментальных наук». Софт защищена российским патентом.
О неочевидном вреде молочных коктейлей для здоровья сердца и мозга читайте в статье Hi-Tech Mail.
- Сделано в россии
Поделиться
