Según la oficina de medios del Instituto, sus investigadores han desarrollado un sistema automático basado en técnicas de aprendizaje profundo para dividir las imágenes de resonancia magnética del corazón con alta precisión. Este sistema tiene como objetivo reducir la carga de los médicos del corazón que generalmente realizan esta tarea.
La fibrilación auricular es uno de los corazones más comunes, ya que afecta a aproximadamente el 2% de la población mundial. Las estimaciones indican un aumento del 60% en su tasa de personas mayores de 60 años en las próximas dos décadas. Este trastorno se caracteriza por contracciones auriculares caóticas e ineficaces, lo que conduce al latido cardíaco irregular, acompañado de síntomas como la falta de aliento, mareos y debilidad general.
Entre los métodos de tratamiento comunes para la fibrilación auricular hay el proceso de eliminar el almuerzo, que es la cirugía destinada a eliminar el tejido que causa la irregularidad de la muñeca. A pesar de su efectividad en casos intermitentes, la tasa de recaída sigue siendo alta. Un estudio reciente realizado por investigadores del instituto ha revelado que el uso de modelos de corazón digital basados en datos de resonancia magnética puede ayudar a reducir estos contratiempos.
En este sentido, el Dr. Mikhail Slovitski, jefe del equipo de investigación del Laboratorio de Medicina Experimental y Celular, explicó: «Hemos desarrollado un conjunto de datos especializado y protocolos unificados para la codificación manual para mejorar la precisión de la venta minorista y facilitar el proceso de los médicos. Para garantizar la calidad. Nervioso: NNU -net y SMPU -NET ++.
El estudio fue publicado en Biomedicine IT Methods and Programas.
Fuente: TAS
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