Создана нейросеть для точного планирования операций на сердце

ПЕНЗА, 19 сентября. /ТАСС/. 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.

"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.