Купить статью

Существенный интерес в области применения машинного обучения для анализа медицинских изображений стимулирует поиск перспективных алгоритмов для решения рутинных диагностических задач в кардиологии. Применительно к сердечно- сосудистым патологиям такой процедурой является коронарная ангиография, оценивающая состояние сосудистого русла и наличие участков стенозирования. В настоящей работе продемонстрирован пример применения современных моделей нейросетей SSD MobileNet V2, SSD ResNet-50, Faster-RCNN Inception ResNet V2 в задаче локализации однососудистого поражения коронарной артерии на наборе клинических данных (3200 изображений). Показано, что наиболее точной по выбранной метрике mAP[0,5:0,95] явилась модель Faster-RCNN Inception ResNet V2, достигшая показателя 0,9434 и 0,95 для валидационной и тестовой выборок соответственно. Однако скорость обработки данных составила 0,363 секунды на один кадр, что эквивалентно 2,8 кадров/сек, т. е. значительно ниже частоты записи коронарографии (15 кадров/сек). Нейросети с более «простой» архитектурой продемонстрировали неудовлетворительное качество локализации стенозов, выраженное в низкой характеристике mAP[0,5:0,95]. Результаты данного исследования демонстрируют ключевую проблему применения алгоритмов машинного обучения на графических данных – высокая точность, которая может быть приемлемая для медицинских диагностических процедур, «декомпенсируется» длительным анализом изображений, вследствие чего использование немодифицированных архитектур нейросетей не обеспечивает обработки данных в режиме реального времени.