В Москве создали ИИ для анализа сужений артерий мозга с точностью более 80%

Научный коллектив из МГУ им. М.В. Ломоносова, ООО "Гаммамед-Софт" и Московского политехнического университета разработал уникальный алгоритм на базе ИИ для выявления суженных участков артерий головного мозга по данным компьютерной томографической ангиографии (КТА) с точностью более 80%. Об этом "Газете.Ru" рассказали в Московском политехническом университете.

КТ-ангиография (компьютерная томографическая ангиография) — это метод медицинской визуализации, позволяющий получить подробное изображение кровеносных сосудов и оценить характер кровотока. Как известно, основной объем крови поступает к головному мозгу по сонным артериям, поэтому их сужение (стеноз) значительно повышает риск развития инсульта.

Новая методика позволяет автоматически реконструировать сосудистое дерево пациента и рассчитывать параметры для точного определения областей патологического сужения сосудов.

"Коллектив разработал оригинальную цепочку методов анализа, чтобы получить максимально точные данные при минимальном участии врача. Прикладное значение разработки состоит в повышении точности диагностики церебральных стенозов, объективизации их количественной оценки и оптимизации процесса оказания помощи пациентам с данной патологией", – рассказал "Газете.Ru" доцент кафедры инфо-когнитивных технологий Московского Политеха Владислав Верещагин.

Тестирование алгоритма на выборке из 118 КТА серий показало высокую точность детекции стенозов - 83,1%. Внедрение разработанного алгоритма в клиническую практику позволит значительно ускорить и упростить процесс диагностики стенозов артерий, снизить трудозатраты медицинских специалистов и повысить эффективность лечения пациентов с нарушениями мозгового кровообращения.