12 октября, 2023 
AdminGWP 
Рoссийскиe учёныe сoздaли нeйрoсeть про быстрoгo пoдбoрa нaилучшиx пaрaмeтрoв искусствeннoгo сeрдeчнoгo клaпaнa. Примeнeниe ИИ в сoтни рaз ускoрит рaбoту пo сoздaнию тaкoгo имплaнтa пo сравнению с традиционной технологией. Укомплектование характеристик ведётся таким образом, дабы искусственный клапан был в силах прослужить как только и можно дольше в организме пациента — сие поможет отсрочить операцию за замене протеза. После словам учёных, про обучения нейросети они сгенерировали 11 тыс. моделей различных клапанов. Не откладывая авторы работы планируют исполнить первый опытный пример импланта на основе подобранных ИИ параметров.
Учёные изо Научно-исследовательского института комплексных проблем искренне-сосудистых заболеваний всем скопом с иностранными коллегами создали методику быстрого подбора конфигурации искусственного сердечного клапана с через нейросети. Применение ИИ позволяет подогнать подбор по сравнению с классической методикой в едва сот раз. Об этом RT сообщили в медведка-службе РНФ. Поиски поддержано грантом РНФ. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Bioengineering and Biotechnology.
В духе отметили авторы работы, искусственные сердечные клапаны минуя 10—15 парение после установки начинают обезображиваться из-за постоянных механических нагрузок. Ввиду этого для нормального функционирования их нужно развивать, а значит, проводить повторную операцию бери сердце.
Учёные по мнению всему миру ищут путь оптимизировать форму и конструкцию протезов, чтоб продлить срок их службы. Всё-таки проектирование клапана ручной может длиться недели, потому как методом проб и ошибок попасть в яблочко с первого раза оптимальную форму на деле невозможно.
В новом исследовании учёные предложили пользоваться нейросеть для быстрого подбора нужных характеристик протеза. На первый взгляд программа-оптимизатор генерирует кой-какие сочетания важнейших параметров клапана: высоту, толщину, поперечник, угол между его створками, фундаментальность материала для протеза, места, в которых кингстон испытывает максимальные нагрузки, и т. д. Подальше эти данные отправляются нейросети, которая определяет соль земли характеристики и потом отправляет инверсно программе. Оптимизатор меняет объем в соответствии с выбранными алгоритмом, и процедура повторяется до 2 тыс. разочек, пока не бросьте найдено оптимальное вотум. По словам учёных, такого склада подбор занимает только (лишь) несколько часов, в предзнаменование от классической технологии.
«Практика новых методов около проектировании медицинских изделий поможет подлакировать качество устройств, интенсифицировать. Ant. затормозить процесс разработки и урезать стоимость их производства. В итоге такое реорганизация может обеспечить маленький доступ пациентов к качественной медицинской помощи и поощрять инновации в других областях медицинской науки», — отметил в беседе с RT душа проекта, кандидат технических наук, зав лабораторией новых биоматериалов НИИ КПССЗ Еня Овчаренко.
В рамках исследования специалисты сгенерировали побольше 11 тыс. цифровых моделей сердечных клапанов и применили таковой набор уникальных данных с целью обучения нейросети. В результате они получили комплексную программу, способную пророчествовать показатели протезов бери основе введённых показателей.
Нате следующем этапе работы учёные намерены снизать реальный прототип сердечного клапана в основе подобранных с через нейросети параметров. Производство будет проходить лабораторные испытания и равняться с уже применяемыми в кардиохирургии моделями.
Опубликовано в рубрике