Печать
Uncategorised
Просмотров: 2412

Проект «Разработка гибридного метода биофизического моделирования электромеханической функции миокарда и машинного обучения для повышения эффективности диагностики и лечения хронической сердечной недостаточности» поддержан Российским научным фондом (РНФ).

Руководитель проекта: Соловьева О.Э., д.ф.-м.н, директор ИИФ УрО РАН.

В проекте участвуют сотрудники Института иммунологии и физиологии УрО РАН, аспиранты и студенты ИИФ УрО РАН и УрФУ:

Проект выполняется совместно с кардиологами и аритмологами ФГБУ "Национальный научный центр им. Алмазова" (г. Санкт-Петербург) из группы профессора РАН Лебедева Д.С., д.м.н.:

Коллектив проекта сотрудничает с ведущими специалистами ФГБУ "Свердловская областная клиническая больница" (г. Екатеринбург) и Уральского государственного медицинского института.

Настоящий проект направлен на разработку методов построения и использования вычислительных и информационных моделей для оценки эффективности сердечной ресинхронизирующей терапии (СРТ) для пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН) различной этиологии, резистентных к медикаментозной терапии и имеющих электрическую сердечную диссинхронию.

ХСН является одной из ведущих причин смерти во всем мире, несмотря на оптимальное лечение. Разработка новых методов лечения ХСН является сложной задачей и может быть значительно ускорена с помощью интеллектуального моделирования. Для продвижения вычислительных моделей в клинику требуется развивать новые комбинированные подходы к моделированию сердца, сочетающие возможности популяционного моделирования и персонификации моделей на основе клинических данных с современными методами анализа и машинного обучения.

Основной целью применения моделирования для анализа клинических данных пациента является объективная оценка сократимости миокарда и определение его собственного сократительного резерва, необходимого для увеличения насосной функции сердца при синхронизации возбуждения желудочков. Решение этой задачи позволит увеличить точность прогноза потенциального результата СРТ и снизит долю пациентов, не отвечающих на терапию.

Другой важной клинической задачей является выбор оптимальных параметров процедуры СРТ для конкретного пациента, которую также можно более обоснованно решать с учетом дооперационного персонифицированного компьютерного моделирования при различных режимах стимуляции желудочков сердца.

С практической точки зрения, данное исследование должно ответить на вопрос о возможности улучшения функции конкретного сердца в результате ресинхронизации возбуждения желудочков и оптимизации процедуры СРТ за счет выбора расположения стимулирующих электродов, вектора стимуляции и задержки стимуляции.

Краткий отчет за 2019 год и список опубликованных работ по проекту можно увидеть на сайте РНФ

 https://rscf.ru/contests/search-projects/19-14-00134/

Вести Урал представили материал о работе коллектива по проекту:
КОМПЬЮТЕРНУЮ МОДЕЛЬ СЕРДЕЧНОЙ МЫШЦЫ ПРЕЗЕНТОВАЛИ УРАЛЬСКИЕ УЧЁНЫЕ