Исследователи из лаборатории биожидкостей ПНИПУ при поддержке Минобрнауки России совершили значительный шаг в области медицинских технологий. Инновационный программный модуль для создания цифровых моделей аортального клапана успешно прошел официальную регистрацию, открывая новые горизонты для кардиохирургии.
Точность прогнозирования – залог успешного лечения
Аортальный стеноз, поражающий миллионы пациентов worldwide, требует особого подхода к планированию операций. Новые технологии позволяют оптимизировать стратегии протезирования клапанов, значительно снижая риски послеоперационных осложнений.
Цифровые технологии на страже здоровья
Современное биомеханическое моделирование кровотока совершило качественный скачок. Хотя традиционные расчеты требуют значительных ресурсов, интеграция машинного обучения предлагает революционный подход. Ключевым фактором успеха становится создание обширных обучающих баз данных, что теперь стало достижимо благодаря новым разработкам.
3D-моделирование нового поколения
Ученые Пермского Политеха преодолели ограничения традиционных методов визуализации. Их программа генерирует персонализированные 3D-модели сердечных структур за рекордное время, используя всего несколько анатомических параметров. Эта технология уже доказала свою эффективность в серии клинических сопоставлений.
Персонализированная медицина будущего
«Наш модуль создает сотни вариаций геометрии клапана за минуты, – отмечает Алексей Кучумов, руководитель исследовательской группы. – Это не только ускоряет разработку протезов, но и открывает новые возможности для индивидуального подхода в лечении».
Комплексное моделирование сердечной деятельности
Разработанная математическая модель уникально воспроизводит работу сердца, учитывая электрофизиологические процессы и гидродинамику. «Теперь мы можем моделировать даже влияние аритмии на кровоток, что раньше было сложной задачей», – добавляет исследователь Никита Пиль.
Данные для искусственного интеллекта
Созданные массивы синтетических моделей станут основой для обучения нейросетей. Этот подход кардинально улучшит точность прогнозирования результатов операций, позволяя врачам выбирать оптимальные решения для каждого пациента.
Источник: naked-science.ru