💡 Ученые из СПбГУ, Университета ИТМО и Военно-медицинской академии имени С. М. Кирова повысили точность определения химического состава камней в почках с помощью машинного обучения. Для этого они обучили алгоритм на искусственно созданных спектрах редких камней. Разработка поможет подбирать более эффективные параметры лазерного дробления и снижать риск повторного образования камней. Работа поддержана Российским научным фондом. Химический состав почечного камня влияет на то, насколько сложно его разрушить лазером. Особенно трудно дробить фосфатные камни, однако из-за их редкости алгоритмам не хватало данных для точного распознавания. Чтобы решить эту проблему, исследователи использовали генеративно-состязательную нейросеть, которая создала 400 искусственных спектров, характерных для фосфатных камней. Их добавили к реальным данным и использовали для обучения алгоритма машинного обучения. ✔️ Добавление синтетических спектров повысило точность распознавания редких фосфатных камней на 5-10%, а полноту выявления — на 10-20%. ✔️ Алгоритм научился различать три основных типа камней — оксалатные, уратные и фосфатные — по тому, как они отражают свет в ближнем инфракрасном диапазоне. «Наша разработка позволит хирургу мгновенно определять состав почечных камней прямо в теле пациента и настраивать оборудование для их дробления с учетом полученных данных. Это сделает процедуру быстрее, безопаснее и эффективнее. Кроме того, врачи смогут сразу в день операции назначить больным правильную диету и лечение, снижая риск рецидивов. В дальнейшем мы планируем обучать алгоритмы на спектрах архивных мочевых камней и использовать эти модели для распознавания состава камней, извлеченных в ходе реальных операций», — рассказывает основной исполнитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Екатерина Бойченко, кандидат технических наук, научный сотрудник кафедры аналитической химии Института химии СПбГУ 📌 Результаты опубликованы в журнале Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy 📌 Подробнее — в материале газеты «Поиск» 😊 РНФ | Телеграм | ВКонтакте | MAX #новостинауки_РНФ #химия