«Новая методика позволяет автоматически реконструировать сосудистое дерево пациента и рассчитывать морфологические параметры для точной детекции областей патологического сужения сосудов. Основной целью исследования является создание эффективного инструмента для автоматической идентификации стенозов церебральных артерий на трехмерных КТА-изображениях», — отметили в пресс-службе.
Тестирование алгоритма на выборке из 118 КТА-серий показало высокую точность детекции стенозов — 83,1%. Также сделана трехмерная визуализация реконструированного сосудистого дерева с указанием локализации выявленных патологических сужений. Внедрение алгоритма в клиническую практику позволит значительно ускорить и упростить процесс диагностики стенозов интракраниальных артерий.
Результаты исследования представлены в рамках международной конференции «Язык, сознание, коммуникация: методология и гуманитарные практики», организованной Московским политехническим университетом, Институтом лингвистики и межкультурной коммуникации Сеченовского университета, филологическим факультетом МГУ имени М. В. Ломоносова, Донецким национальным университетом и НОЦ межкультурной коммуникации имени А. А. Леонтьева в рамках «Недели медицинского образования — 2024».
