Легочная гипертензия — это синдром, который связан с рядом заболеваний и вызывает стойкое повышение давления в малом круге кровообращения. По данным ВОЗ, гипертензия является одним из самых опасных сердечно-сосудистых заболеваний.

Изменения в сосудах малого круга кровообращения быстро прогрессируют и снижают эффективность лечения. Поэтому важно проводить гистологические исследования сосудов. Это позволяет изучить структуру легочной ткани под микроскопом и оценить изменения в сосудах.

Оценку количества сосудов сложно провести вручную: это долго и требует высокой квалификации. Поэтому необходимо разработать инструменты, которые автоматизируют анализ результатов гистологического исследования.

Мы создали алгоритм, который автоматизирует сбор количественных данных при изучении сосудов. Это значительно экономит время и облегчает работу специалистов. Нужно лишь загрузить базу сосудов, а алгоритм автоматически их проанализирует, — рассказала аспирант кафедры биотехнических систем (БТС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ксения Санарова.

Специалисты из медицинского центра им. В. А. Алмазова предоставили учёным из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» 609 микрофотографий сосудов лёгких. Эти изображения были получены с помощью специального инструмента для сканирования результатов гистологических исследований.

Учёные также получили числовые данные измерений и микрофотографии с контурами этих измерений для каждого из сосудов. Это сделано для того, чтобы обучить нейросеть находить нужные сосуды на изображениях по геометрическим параметрам и соотношению площадей и диаметра сосудов.

После этого они проверили результаты сегментации, выполненной нейросетью, сравнив их с измерениями специалистов НМИЦ им. В. А. Алмазова.

По словам инженера кафедры автоматики и процессов управления (АПУ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дарии Андреевны Валенковой, точность автоматической сегментации лёгочных сосудов составляет 97%. Сейчас они работают над улучшением модели и созданием приложения для лаборатории, которое упростит использование алгоритма.

В будущем мы хотим автоматизировать не только оценку параметров сосудов, но и их поиск. А также добавить классификацию по типу и диаметру. Это упростит обработку гистологических данных и ускорит создание новых методов лечения лёгочной гипертензии, — сообщил ведущий научный сотрудник отдела «Технологии сильного искусственного интеллекта в физиологии и медицине» СПбГЭТУ „ЛЭТИ“, заведующий НИЛ Патологии малого круга кровообращения ФГБУ „НМИЦ им. В. А. Алмазова“ Андрей Карпов.

В научном журнале Scientific Data представлены результаты исследований по набору микроскопических изображений для оценки изменений лёгочных сосудов. Эта база данных поможет в разработке новых методов лечения лёгочной гипертензии.

Иллюстрация: нейросеть