Ученые Самарского университета им. Королева разработали технологию, которая повышает точность сканирования МРТ – определяет искусственные погрешности, которые называются артефактами МРТ. Сейчас измерение затрудняется фактом непроизвольных движений пациента в аппарате, их приходится учитывать вручную при постобработке данных. Также такие помехи могут послужить причиной досрочного прерывания сканирования из-за неточности результата.
По словам старшего преподавателя кафедры технической кибернетики, сотрудника Института искусственного интеллекта Самарского университета им. Королева Никиты Давыдова, в технологии с использованием ИИ артефакты движения отфильтровывают на стадии обработки данных МРТ-эксперимента при установлении объемов головного мозга к первому или среднему объему серии, используя преобразование твердого тела. Они включают три параметра смещения и три параметра вращения для каждого объема временной МРТ-серии.
«Сначала нейросетевая модель обучается на большом объеме синтетических данных, сгенерированных с параметрами, близкими к реальным, затем на небольшом количестве наборов реальных данных движения головы, соответствующих различным людям, и после этого модель уже работает с малой частью реальных данных, соответствующей конкретному эксперименту», – объяснил принцип работы метода Никита Давыдов.
Работа в направлении создания технологии отслеживания помех во время процедуры МРТ ведется вузом с 2019 года и к настоящему моменту уже завершена и реализована. В дальнейшем планируется повысить точность нейросетевой модели путем создания более близкой к реальным данным процедуры генерации синтетических данных, а также использовать возможность вычисления таких характеристик, как координаты, высоты, продолжительности аномалии, что позволит отсеивать число ложных срабатываний классификации.
Источник: РИА Новости
распечатать статью