25 077 / 2 487
Зарегистрировано пользователей: 25 077
Подтвержденных профилей врачей: 2 487
Нейросеть научили распознавать следы сердечно-сосудистых заболеваний по ЭКГ

Ее точность составляет почти 90%, что гораздо лучше показателей, которых добиваются лучшие врачи


Российские ученые создали нейросеть, которая может распознавать сердечно-сосудистые заболевания по электрокардиограмме с точностью до 90%. Результаты работы опубликовал научный журнал Applied Sciences, кратко об этом пишет пресс-служба Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ).

Как правило, для выявления проблем с сердцем врачи пользуются ЭКГ, но врачи оценивают полученные данные с точностью в среднем от 65 до 70%. В остальных случаях информация истолковывается неверно, что негативно сказывается на здоровье пациентов. Российские математики предложили оригинальный подход, повышающий точность определения мерцательной аритмии (фибрилляции предсердий), повышающей риск ишемического инсульта.

"Для более точной интерпретации сигналов мы используем предварительную цифровую обработку данных с помощью цифровых фильтров, спектрального анализа и некоторых других методов. Благодаря этому нам удалось существенно снизить шумы различной природы, искажающие сигнал электрокардиограммы. В результате мы смогли повысить точность интерпретации данных до 87,5%. У лучших зарубежных аналогов этот показатель достигает 79-83%", – объяснил руководитель проекта Павел Ляхов.

Для обучения нейросети ученые использовали открытую базу данных PhysioNet Computing in Cardiology Challenge (CinC Challenge). Во время первой симуляции сеть изучила данные 976 кардиограмм, а во время второй ей предложили 5 754 кардиограммы.

Как отмечают авторы работы, предложенный подход не требует специализированных технических средств и может быть реализован в виде программы, которая на входе будет получать сигнал кардиограммы, а на выходе выдавать рекомендации. В итоге это позволит повысить качество ранней диагностики проблем с сердцем, что очень важно для предупреждения сердечно-сосудистых заболеваний.

"В перспективе мы хотим обобщить наш подход и применить его для обработки других биомедицинских сигналов, полученных с тела человека. Большой интерес для нас представляет и обработка мозговых сигналов по электроэнцефалограмме. Подобные исследования сейчас очень актуальны для разработки интерфейса "мозг-компьютер", позволяющего управлять компьютером с помощью мыслей без мышек и клавиатуры", - добавила Ульяна Ляхова, еще один автор работы, научный сотрудник СКФУ.

Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/12522309

Нейросеть научили распознавать следы сердечно-сосудистых заболеваний по ЭКГ
  • 311
  • 0

Нейросеть научили распознавать следы сердечно-сосудистых заболеваний по ЭКГ

29.09.2021

Ее точность составляет почти 90%, что гораздо лучше показателей, которых добиваются лучшие врачи


Российские ученые создали нейросеть, которая может распознавать сердечно-сосудистые заболевания по электрокардиограмме с точностью до 90%. Результаты работы опубликовал научный журнал Applied Sciences, кратко об этом пишет пресс-служба Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ).

Как правило, для выявления проблем с сердцем врачи пользуются ЭКГ, но врачи оценивают полученные данные с точностью в среднем от 65 до 70%. В остальных случаях информация истолковывается неверно, что негативно сказывается на здоровье пациентов. Российские математики предложили оригинальный подход, повышающий точность определения мерцательной аритмии (фибрилляции предсердий), повышающей риск ишемического инсульта.

"Для более точной интерпретации сигналов мы используем предварительную цифровую обработку данных с помощью цифровых фильтров, спектрального анализа и некоторых других методов. Благодаря этому нам удалось существенно снизить шумы различной природы, искажающие сигнал электрокардиограммы. В результате мы смогли повысить точность интерпретации данных до 87,5%. У лучших зарубежных аналогов этот показатель достигает 79-83%", – объяснил руководитель проекта Павел Ляхов.

Для обучения нейросети ученые использовали открытую базу данных PhysioNet Computing in Cardiology Challenge (CinC Challenge). Во время первой симуляции сеть изучила данные 976 кардиограмм, а во время второй ей предложили 5 754 кардиограммы.

Как отмечают авторы работы, предложенный подход не требует специализированных технических средств и может быть реализован в виде программы, которая на входе будет получать сигнал кардиограммы, а на выходе выдавать рекомендации. В итоге это позволит повысить качество ранней диагностики проблем с сердцем, что очень важно для предупреждения сердечно-сосудистых заболеваний.

"В перспективе мы хотим обобщить наш подход и применить его для обработки других биомедицинских сигналов, полученных с тела человека. Большой интерес для нас представляет и обработка мозговых сигналов по электроэнцефалограмме. Подобные исследования сейчас очень актуальны для разработки интерфейса "мозг-компьютер", позволяющего управлять компьютером с помощью мыслей без мышек и клавиатуры", - добавила Ульяна Ляхова, еще один автор работы, научный сотрудник СКФУ.

Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/12522309

КОММЕНТАРИИ 0
Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий