Российские ученые разработали нейросеть, которая может распознавать сердечно-сосудистые заболевания по электрокардиограмме с точностью до 90%, передает официальный портал Года науки и технологий.
В большинстве случаев для диагностики проблем с сердцем применяют электрокардиограмму. Это эффективный способ, но у него есть существенный недостаток — врачи оценивают полученные данные с точностью от 65 до 70%.
Специалисты Северо-Кавказского федерального университета разработали систему, которая повышает точность диагностики мерцательной аритмии.
«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%», — рассказал руководитель проекта, кандидат физико-математических наук Павел Ляхов.
Для обучения нейросети специалисты СКФУ использовали открытую базу данных PhysioNet CinC Challenge. Сперва система изучила данные 976 кардиограмм, затем ей предложили 5754 кардиограммы.
Применение новой технологии не требует специализированных технических средств и позволит повысить качество ранней диагностики проблем с сердцем.
«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 один из авторов работы, научный сотрудник СКФУ Ульяна Ляхова.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
