Российские исследователи создали биоморфную нейросеть, использующую принципы работы человеческого мозжечка при обработке снимков МРТ сердца. Как сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу МФТИ, алгоритм стал устойчивее к шумам и артефактам магнитно-резонансной томографии.
Заведующая лабораторией экспериментальной и клеточной медицины МФТИ Валерия Цвелая отметила, что клинические снимки не бывают идеальными. Созданный инструмент почти не уступает другим решениям по базовой точности и сохраняет воспроизводимость результата при смене аппарата или протокола съемки.
Система предназначена для планирования операций по лечению фибрилляции предсердий. На МРТ-снимках она выделяет контуры левого предсердия, необходимые перед катетерной абляцией, при которой очаг аритмии нейтрализуют лазером, радиоволнами или жидким азотом.
Простые нейросети недостаточно точно определяют границы предсердий, а трехмерные модели требуют значительных вычислительных ресурсов и памяти. Разработчики встроили в алгоритм модуль, работающий по принципу мозжечка, который прогнозирует будущие состояния коры мозга.
В модели рекуррентный «корковый» блок обрабатывает сведения, а «мозжечковый» модуль предсказывает скрытые признаки изображения на следующем этапе. Упреждающая поправка стабилизирует вычисления, даже когда нейросеть получает искаженные данные.
Проверки показали повышение точности сегментации зашумленных МРТ-снимков. Обработка одного изображения занимает около 18 миллисекунд — на три порядка меньше, чем у сложных трехмерных алгоритмов, работающих десятки секунд; системе требуется примерно 100 мегабайт видеопамяти.