Протезы сердечных клапанов: машинное обучение ускоряет подбор геометрии
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи предложили использовать машинное обучение и математическую оптимизацию для подбора геометрии протезов сердечных клапанов. По данным авторов исследования, такой подход позволяет найти конфигурацию в несколько тысяч раз быстрее классической разработки: за несколько часов вместо нескольких месяцев. Оптимизация направлена на снижение напряжения в створках, которое связано с износом протеза.
Работу выполнили специалисты Научно-исследовательского института комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний в Кемерове совместно с коллегами из Миланского политехнического университета и Трентского университета. Для обучения моделей ученые смоделировали более 11 тысяч вариантов клапанов; точность предсказаний лучшей комбинации моделей составила 96–98%. Среди шести проверенных оптимизаторов наиболее быстрыми и точными оказались Tree-structured Parzen Estimator и Nondominated Sorting Genetic Algorithm. В дальнейшем исследователи планируют изготовить прототип и изучить его гидродинамические показатели.
Главное
- Для обучения моделей ученые смоделировали более 11 тысяч вариантов сердечных клапанов.
- Точность предсказаний лучшей комбинации моделей составила 96–98%.
- В исследовании проверили шесть оптимизаторов; наиболее быстрыми и точными были Tree-structured Parzen Estimator и Nondominated Sorting Genetic Algorithm.
- Исследователи планируют изготовить прототип и оценить его гидродинамические показатели.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация