Причиной ишемической болезни сердца часто становится именно стеноз коронарных артерий — сужение просвета сосудов. Для определения основных гемодинамических индексов используют сосудорасширяющие препараты и вводят в сосуды специальные ультразвуковые датчики, однако группа ученых из МФТИ, ИВМ РАН и Сеченовского университета предложила альтернативный неинвазивный вариант оценки скорости пульсовой волны и эластичности сосудов.
«Эта работа является продолжением серии исследований, посвященных численному анализу фракционного резерва кровотока. Именно этот показатель позволяет обоснованно принять решение кардиологам о необходимости установки стента в коронарные сосуды. Наша модель основана только на неинвазивно собранных данных от конкретных пациентов, но позволяет рассчитывать этот показатель почти с той же точностью, что и прямые измерения внутри тела. С каждым новым витком нашей работы мы улучшаем модель и сейчас нам удалось повысить точность за счет использования нового алгоритма оценки эластичности сосудов с помощью нейросети», — рассказал о проекте Сергей Симаков, заведующий кафедрой вычислительной физики МФТИ.
Обучение нейросети ученые провели на основе базы данных «виртуального населения», в которую вошло несколько тысяч параметров, описывающих воображаемых пациентов различного возраста, пола, имеющих различную эластичность сосудов, частоту сердцебиения и периферическое сопротивление.
Основное преимущество нового метода в высоком качестве оценки трудноизмеримых параметров: скорости пульсовой волны в аорте и эластичности сосудов. Новый подход уже протестировали на 100 добровольцах в Сеченовском университете.
«Эта работа является продолжением серии исследований, посвященных численному анализу фракционного резерва кровотока. Именно этот показатель позволяет обоснованно принять решение кардиологам о необходимости установки стента в коронарные сосуды. Наша модель основана только на неинвазивно собранных данных от конкретных пациентов, но позволяет рассчитывать этот показатель почти с той же точностью, что и прямые измерения внутри тела. С каждым новым витком нашей работы мы улучшаем модель и сейчас нам удалось повысить точность за счет использования нового алгоритма оценки эластичности сосудов с помощью нейросети», — рассказал о проекте Сергей Симаков, заведующий кафедрой вычислительной физики МФТИ.
Обучение нейросети ученые провели на основе базы данных «виртуального населения», в которую вошло несколько тысяч параметров, описывающих воображаемых пациентов различного возраста, пола, имеющих различную эластичность сосудов, частоту сердцебиения и периферическое сопротивление.
Основное преимущество нового метода в высоком качестве оценки трудноизмеримых параметров: скорости пульсовой волны в аорте и эластичности сосудов. Новый подход уже протестировали на 100 добровольцах в Сеченовском университете.