Специалисты НИИ кардиологии Томского НИМЦ и Томского политехнического университета представили новую совместную разработку — программное обеспечение EPIFAT, сообщает пресс-служба вуза. Уточняется, что ПО в автоматическом режиме анализирует снимки компьютерной томографии сердца, определяя объем и плотность эпикардиальной жировой ткани. По словам ученых, в перспективе это позволит медикам оперативно выявлять на ранних стадиях сердечно-сосудистые заболевания и своевременно корректировать лечение пациентов.
Эпикардиальная жировая ткань играет важную роль в работе организма: она защищает миокард от повреждений, поддерживает температурный режим, служит источником энергии и выделяет различные биологически активные вещества. При развитии сердечно-сосудистых патологий именно эта ткань одной из первых реагирует на изменения, выступая своего рода индикатором. Ее анализ traditionally проводится по снимкам КТ, однако этот процесс требует от врача высокой квалификации, кропотливого ручного труда и значительного времени.
Разработанное томскими учеными программное обеспечение EPIFAT призвано решить эту задачу. В его основе лежит алгоритм на языке Python, который реализует полный цикл обработки медицинских изображений. Программа проводит предобработку данных, выполняет сегментацию сердца и выделяет область эпикардиального жира с применением алгоритмов искусственного интеллекта, после чего автоматически рассчитывает объем и плотность ткани.
«Традиционная методика анализа эпикардиального жира требует значительных временных затрат и высокой квалификации специалиста. Программа EPIFAT решает эту проблему, автоматизируя процесс и делая его доступным для медицинских учреждений. Простота интерфейса и высокая скорость работы позволяют использовать программу не только в научной, но и в клинической практике. Это открывает путь к более раннему выявлению патологических изменений и своевременной коррекции терапии», — цитирует пресс-служба ТПУ заведующего отделом лучевой диагностики НИИ кардиологии Томского НИМЦ, доктора медицинских наук Константина Завадовского.
Как отмечают создатели, обработка одного исследования занимает в среднем 22,3 секунды, а точность автоматической сегментации достигает показателя 0,954, что сопоставимо с результатом работы опытного врача-рентгенолога.
Результаты работы исследователей уже опубликованы в сборнике «Перспективы развития фундаментальных наук». Само программное обеспечение получило патентную защиту за номером 2025610317.
