Студенты магистратуры AI Talent Hub ИТМО совместно с медико-генетическим центром Genotek разработали ИИ-технологию для аппаратов МРТ, позволяющую сократить время исследования коленного сустава с 20-40 минут до 5-10 минут без потери клинически значимой информации. Разработка интеллектуально реконструирует недостающие фрагменты снимков и может применяться на оборудовании различных производителей. Об этом IT Speaker сообщили в пресс-службе AI Talent Hub.
Ускорение процедуры МРТ снижает нагрузку на медицинские учреждения и повышает доступность диагностики. На первом этапе ученые протестировали технологию на открытом наборе данных fastMRI. Исследование показало, что восстановленные нейросетью изображения по качеству близки к стандартным снимкам. Кроме того, в систему интегрирован модуль автоматического диагностирования патологий, прошедший верификацию на бенчмарке MRNet. В России это первое комплексное решение такого рода.
«Мы делаем упор на модель, которая реконструирует изображения из сырых (K-space) данных, полученных с прибора. Зарубежные же аналоги используют технологию, которая обучается на итоговых (DICOM) снимках. В таком случае реконструированные снимки получаются хуже, чем на сырых данных. И действительно, при таком подходе на снимке остаются артефакты, которые могут влиять на качество», – пояснила проектный менеджер Genotek Юлия Малова.
Студентка магистратуры ИТМО Алина Миллер поделилась, что для создания совместимого с разным оборудованием решения команда исследует оба подхода к ИИ-реконструкции МРТ – на основе сырых данных и итоговых снимков. Это необходимо для успешного внедрения технологии в клиниках, где используется разнородная техника.
Проект был инициирован Genotek, предоставившим студентам магистратуры базу для практики. Команда из четырех человек с октября 2025 года работала над реконструкцией изображений и модулем детекции патологий. В настоящее время разработка находится на стадии воспроизведения базовых моделей. В ближайшее время планируется получить обратную связь от практикующих врачей-рентгенологов для дальнейшей доработки технологии.
Ранее ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» в партнерстве с НМИЦ имени В. А. Алмазова обучили нейросеть оперативно выявлять рак молочной железы на ранних стадиях. Технология анализирует КТ-снимки и снижает вероятность клинической ошибки на 20%.
Источник: itspeaker.ru
