Математики скфу розробили ефективну систему розпізнавання серцево-судинних захворювань за сигналами екг. Запропонований підхід показав більш високу точність, ніж його аналоги. Він дозволяє підвищити якість ранньої діагностики проблем з серцем, що дуже важливо для попередження небезпечних захворювань.
Як відзначили вчені, сьогодні серцево-судинні захворювання-це основна причина смерті в розвинених країнах, і число пацієнтів, що спостерігаються у кардіолога, з кожним днем зростає. Для виявлення проблем з серцем використовується електрокардіограма (екг), але лікарі в середньому оцінюють отримані дані з точністю від 65 до 70 відсотків. В інших випадках інформація тлумачиться невірно, що негативно позначається на здоров’ї пацієнтів.
Математики скфу запропонували оригінальний підхід, що підвищує точність визначення миготливої аритмії (фібриляції передсердь), що підвищує ризик ішемічного інсульту.
“ми розробили нову архітектуру з передовою рекурентної структурою нейронної мережі, – пояснив керівник проекту, завідувач кафедри математичного моделювання скфу та відділом модулярних обчислень і штучного інтелекту регіонального науково-освітнього математичного центру «північно-кавказький центр математичних досліджень» при вузі павло ляхів. – для більш точної інтерпретації сигналів ми використовуємо попередню цифрову обробку даних за допомогою цифрових фільтрів, спектрального аналізу і деяких інших методів. Завдяки цьому нам вдалося істотно знизити шуми різної природи, що спотворюють сигнал електрокардіограми. В результаті ми змогли підвищити точність інтерпретації даних до 87,5 відсотків. У кращих зарубіжних аналогів цей показник досягає 79-83 відсотків”.
Для навчання нейронної мережі використовувалася відкрита база сигналів кардіограм «physionet computing in cardiology challenge» (cinc challenge). Під час першої симуляції мережа вивчила дані 976 кардіограм, а під час другої їй запропонували 5754 кардіограми.
” наш підхід не потребує якихось спеціалізованих технічних засобів – – зазначила аспірантка, науковий співробітник кафедри математичного моделювання скфу уляна ляхова. – запропоноване нами рішення може бути реалізоване у вигляді спеціальної програми, яка на вході буде отримувати сигнал кардіограми, а на виході видавати свій вердикт, чи потребує людина в лікуванні або профілактиці серцево-судинних захворювань. У перспективі ми хочемо узагальнити наш підхід і застосувати його для обробки інших біомедичних сигналів, отриманих з тіла людини. Великий інтерес для нас представляє і обробка мозкових сигналів по електроенцефалограмі. Подібні дослідження зараз дуже актуальні для розробки інтерфейсу “мозок-комп’ютер”, що дозволяє управляти комп’ютером за допомогою своїх думок без мишок і клавіатури”.
Про результати дослідження учасники проекту розповіли у спеціальному випуску ” advanced information processing methods and their applications “(»передові методи обробки інформації та їх застосування«) наукового журналу» applied sciences «(»прикладні науки”) швейцарського видавництва mdpi. Прочитати статтю можна, перейшовши за посиланням.
28.09.2021
