Статьи

В статье освещается подход на основе технологии машинного обучения, который представляет особый интерес для локализации и определения характеристик как одноочаговых стенозов, так и многососудистых, многоочаговых поражений. В связи со сложностью анализа большого количества данных клиницистом/кардиохирургом, в исследовании большое внимание уделено анализу, обучению и сравнению популярных детекторов для классификации и локализации очагов стеноза на данных коронарной ангиографии. Полный набор данных был собран в НИИ Комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний на основе исследования коронарографии, среди которых ретроспективно выбраны данные 100 пациентов. Для автоматизированного анализа медицинских данных, в статье подробно рассмотрены 3 модели (SSD MobileNet V1, Faster-RCNN ResNet-50 V1, Faster-RCNN NASNet), которые варьировались по архитектуре, сложности и количеству весов. Приведено сравнение моделей по основным характеристикам эффективности: точность, время обучения и время предсказания. Результаты тестирования показали, что время обучения/предсказания прямо пропорционально сложности модели. Так, наименьшее время предсказания показала модель Faster-RCNN NASNet (среднее время обработки одного изображения составило 880 мс). Что касается точности, то наибольшая точность предсказания была получена моделью Faster-RCNN ResNet-50 V1. Данная модель достигла уровня 0.92 метрики mAP на валидационном наборе данных. С другой стороны, наиболее быстрой оказалась модель SSD MobileNet V1, которая способна выполнять предсказания с частотой предсказания 23 кадра в секунду.

Исследование с помощью численного моделирования биомеханики имплантируемых медицинских изделий для сердечно-сосудистой хирургии является ценным инструментом для понимания глубинных механизмов клинических осложнений, возникающих при их применении.

Цель: описание и результаты применения численного метода моделирования аневризматического выбухания стенки сосудистого протеза на основе имитации деградации ее механических свойств.

Материал и методы: Моделирование осуществляли на примере трехмерной компьютерной модели, полученной путем высокоточного томографического сканирования участка сосудистого биопротеза «КемАнгиоПротез» (ЗАО «НеоКор», Россия). На основе полученной 3D-модели путем подключения специализированного скрипта в среде Abaqus/CAE (Dassault systemes, США) имитировали падение модуля упругости (от 100 до 10%) при возникновении запороговых напряжений в материале с накоплением пластической деформации.

Результаты. В ходе приложения 150 условных циклов давления показано, что модель реализует заложенный
функционал и вызывает выбухание сосудистой стенки до 0,7 мм в радиальном направлении при значительной
деградации механических свойств (на 90% относительно исходного модуля упругости) в результате длительного
воздействия давлением. Пластическая деформация составила максимально 0,55%.
Заключение. Исследованный в настоящей работе метод моделирования деградации свойств сосудистой стенки про-
демонстрировал возможность качественной и количественной оценки областей патологического аневризмообразова-
ния численными инструментами. Метод позволяет визуализировать участки выбухания и способен стать ценным ин-
струментом для дополнения существующих подходов к исследованию сосудистых протезов, особенно биологического
происхождения.