Разработана биоморфная нейросеть для повышения качества обработки МРТ

Российские ученые создали нейросеть, основанную на принципах работы человеческого мозжечка. Эта разработка предназначена для обработки изображений магнитно-резонансной томографии сердца и отличается высокой устойчивостью к шумам и искажениям, как сообщается в материалах МФТИ. Об этом пишет ПГН | ПроГород Новости.

Новая система может быть использована при подготовке к операциям по лечению фибрилляции предсердий. Во время планирования вмешательства врачам необходимо точно определить границы левого предсердия на снимках. Эти данные применяются при проведении катетерной абляции для воздействия на участок сердечной мышцы, вызывающий аритмию.

Существующие простые нейросети могут терять точность при определении границ предсердия на снимках с помехами. Более сложные трехмерные модели решают эту задачу лучше, но требуют значительных вычислительных ресурсов и большой памяти.

Исследователи из МФТИ предложили альтернативный подход. В нейросеть встроен модуль, работающий по принципу мозжечка, который в организме отвечает за прогнозирование состояний и корректировку действий. В созданной системе рекуррентный блок обрабатывает поступающие данные, а дополнительный модуль прогнозирует скрытые признаки изображения на следующем этапе вычислений.

Это позволяет нейросети заранее вносить поправки и сохранять стабильность при обработке искаженных данных. Как пояснила инженер МФТИ Екатерина Костина, такой механизм повышает устойчивость модели к шумам на медицинских изображениях.

Испытания показали, что новая архитектура увеличивает точность выделения нужных областей на зашумленных снимках МРТ. Обработка одного изображения занимает около 18 миллисекунд, в то время как работа сложных трехмерных алгоритмов может длиться десятки секунд.

Еще одним преимуществом разработки являются сравнительно небольшие требования к оборудованию. Для работы модели требуется около 100 мегабайт видеопамяти, что позволяет использовать систему на менее мощных вычислительных устройствах.

Заведующая лабораторией экспериментальной и клеточной медицины МФТИ Валерия Цвелая отметила, что в клинической практике качество снимков может варьироваться в зависимости от оборудования и условий исследования. Поэтому одной из ключевых характеристик разработанного алгоритма является способность сохранять стабильный результат при изменении качества исходных данных.