Купить статью

Ишемическая болезнь сердца – опасное заболевание сердца, причиной которого является поражение коронарных артерий. В клинической практике для диагностики коронарных заболеваний основным методом визуализации является рентгеновская коронарная ангиография. Высокая стоимость и сложность анализа ее результатов кардиохирургом сделала необходимостью автоматизацию процесса обработки изображений и диагностики стенозов коронарных артерий. В работе рассмотрены модели глубокого детектирования, локализации и определения характеристик стенозов с использованием популярных моделей SSD, R-FCN, Faster-­RCNN, RetinaNet, EfficientDet. Модели были предварительно обучены на наборе изображений COCO и варьировались по архитектуре базовой нейронной сети. На используемых данных коронарной ангиографии проведены компьютерные эксперименты по обнаружению стеноза по рентгеновским изображениям. Данные состоят из 9378 клинически полученных видеопоследовательностей в результате проведенной инвазивной коронарной ангиографии в формате DICOM и размеченных на отдельные кадры для каждой видеозаписи, содержащие стеноз коронарной артерии. Всего аннотировано 1593 последовательности изображений с разрешением (512×512) пикселей. Проведен сравнительный анализ моделей по основным показателям их производительности: средняя точность mAP, время обработки изображения, количество параметров модели. Полученные результаты позволяют утверждать, что модели Faster R-CNN (ResNet101) и EfficientDet D4 (ResNet101) являются детекторами выбора в задаче обнаружения стеноза коронарных артерий. Они обладают высокой точностью детектирования и скоростью обработки изображений, а также относительно невысокими весами параметров по сравнению с другими моделями. Сравнительный анализ их характеристик с результатами других исследователей показал превосходство или сравнимые результаты, полученные в данной работе.