Исследователи из СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно со специалистами НМИЦ им. В.А. Алмазова разработали модель для автоматической сегментации гистологических изображений ветвей легочной артерии. Она позволяет автоматизировать получение количественных данных при исследовании сосудистой стенки ветвей легочной артерии, что поможет в лечении легочной гипертензии.

«Данная технология позволила значительно сократить время обработки данных, уменьшив количество рутинной работы опытных специалистов. Для использования созданного инструмента достаточно только загрузить базу полученных сосудов и дождаться результатов автоматической оценки», – объяснила аспирант кафедры биотехнических систем ЛЭТИ Ксения Санарова, участвующая в проекте.

Отмечается, что созданная учеными ЛЭТИ модель была обучена на основе 609 микрофотографий легочных сосудов, представленных сотрудниками НМИЦ им. В.А. Алмазова. Данные позволили обучить нейросеть находить необходимые сосуды на изображениях по геометрическим параметрам и соотношению площадей с точностью 97 процентов.

«В перспективе планируется не только автоматизировать процесс количественной оценки параметров сосуда, но и внедрить возможность поиска самих сосудов, а также добавить возможность их автоматической классификации на подгруппы по типу и диаметру. Это упростит процесс обработки гистологических данных и, как следствие, ускорит процесс создания новых подходов к лечению легочной гипертензии», – добавил ведущий научный сотрудник отдела «Технологии сильного искусственного интеллекта в физиологии и медицине» ЛЭТИ, заведующий НИЛ патологии малого круга кровообращения ФГБУ «НМИЦ им. В.А. Алмазова» Андрей Александрович Карпов, участвующий в проекте.

Ранее сообщалось, что петербургские ученые создали универсальную вибромашину для промышленности.