Артерии больше не скрыты от глаз — и это меняет медицину: новая технология может предотвратить осложнения до операции

Российские учёные разработали нейросетевую модель, которая восстанавливает "здоровую" структуру артерий до того, как развилась патология. Система может менять правила в кардиохирургии, помогая точнее планировать ангиопластику и снизить риски. А ещё - делает обучение медиков ближе к реальности.

Программа создана в Пензенском госуниверситете и уже показала точность до 97% при предсказании сосудистой геометрии. Решение интегрируют в обучающий комплекс 3D‑Corvasculograph. В будущем оно может стать основой персонализированной кардиохирургии.

Почему важна точность до сотых миллиметра

Сердечно‑сосудистые заболевания — главная причина смертности в мире, унося около 18 миллионов жизней в год. Одним из эффективных методов лечения является ангиопластика со стентированием.

Но для её успеха важны нюансы: ошибка даже в доли миллиметра при выборе стента может привести к рестенозу — повторному сужению сосуда, или даже его разрыву.

По словам профессора Пензенского госуниверситета Олега Зенина, только полное понимание индивидуальной анатомии пациента снижает эти риски. И именно такую задачу решает разработанная модель.

Как работает графовая нейросеть

Созданная в ПГУ система получает на вход лишь диаметр артерии — и восстанавливает полную 3D‑структуру коронарного русла. Нейросеть анализирует иерархию ветвлений, бифуркации и строит анатомически правдоподобную карту сосуда в "здоровом" состоянии.

По словам аспиранта Анны Сергиенко, это знание критично: можно заранее выбрать нужный стент и спланировать вмешательство с учётом индивидуальных особенностей.

Что лежит в основе модели

Для обучения использовали 30 коррозионных препаратов — это слепки коронарных артерий без патологий. Их сканировали, проводили контрастирование, КТ и делали ручные замеры почти тысячи бифуркаций.

Почему выбрали именно графовые нейросети? Профессор Владимир Горбаченко поясняет: такая архитектура лучше всего справляется с задачами, где важны сложные разветвления и связи — как в сосудистой системе.

Плюсы и минусы

Сравнение подходов

Советы шаг за шагом

1. Получить КТ‑изображение коронарных сосудов пациента.

2. Ввести параметры (например, диаметр артерии) в интерфейс 3D‑Corvasculograph.

3. Получить модель "здоровой" геометрии сосуда.

4. Сравнить с текущими данными — выявить критичные отклонения.

5. Подобрать тип и размер стента.

6. Смоделировать последствия вмешательства.

7. Использовать в обучении студентов или при подготовке операций.

Мифы и правда

Миф: для ангиопластики достаточно снимков с КТ
Правда: изображение не показывает, каким был сосуд до патологии — модель помогает восполнить этот пробел

Миф: графовые нейросети сложно применять в медицине
Правда: они уже успешно справляются с задачами, где важны связи и ветвления

Миф: точная анатомия нужна только при сложных операциях
Правда: даже стандартная ангиопластика требует учёта мельчайших деталей

FAQ

Какой точности удалось достичь?
До 97% при моделировании диаметров и бифуркаций.

Кто может использовать эту систему?
Кардиохирурги, интервенционные специалисты и студенты медицинских вузов.

Можно ли обучить модель на пациентах с патологиями?
Это в планах — расширение базы данных для моделирования с учётом заболеваний уже запущено.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

Ошибка: использовать стандартные размеры стентов без моделирования сосудистой геометрии
Последствие: повышенный риск осложнений и рестеноза
Альтернатива: применять персонализированные модели для точного выбора параметров

А что если…

А что если артерия пациента уже сужена и изменена? В этом случае 3D‑Corvasculograph может восстановить её исходную форму — и подсказать, каким должен быть стент. А главное — позволит избежать ошибок, которые раньше приводили к повторным операциям. Это уже не просто симуляция — а шаг к точной и индивидуальной медицине, где каждый миллиметр имеет значение.