Российские ученые создали алгоритм, снижающий дозу облучения при томографии

Импакт фактор - 0,628*

*Импакт фактор за 2018 г. по данным РИНЦ

Журнал входит в Перечень рецензируемых научных изданий ВАК.

Читайте в новом номере

Новости

05.08.2020
311

Научные группы из трех институтов РАН и специалисты компании Smart Engines создали алгоритмы, которые позволят снизить необходимую дозу облучения пациентов при проведении рентгеновской компьютерной томографии. Об этом сообщила пресс-служба Smart Engines со ссылкой на статью в американском журнале по радиоэлектронике IEEE Access.

Российские ученые создали алгоритм, снижающий дозу облучения при томографии. Рис. №1 Российские ученые предлагают проводить реконструкцию изображений сразу во время процесса томографической съемки, контролируя ход реконструкции и анализируя полученные промежуточные результаты в автоматическом режиме. Предложенный алгоритм позволит вовремя остановить исследование при очевидных ошибках, а также при достижении результата, обладающего достаточным качеством», — говорится в сообщении.

Главная проблема работы таких алгоритмов, как пишут ученые, заключается в том, что существующие методы реконструкции трехмерной картинки приступают к восстановлению изображения уже после того, как завершается само исследование. Это не позволяет предсказать то, хватит ли текущего набора данных для получения снимка нужного качества, а также не дает врачам минимизировать дозу облучения.

Коллектив российских ученых под руководством Дмитрия Николаева и Владимира Арлазарова, сотрудников Smart Engines и заведующих лабораториями в Институте проблем передачи информации РАН и Федеральном исследовательском центре "Информатика и управление" РАН решили эту проблему. Они создали новый алгоритм, с помощью которого можно реконструировать промежуточные изображения прямо во время работы томографа.

Этот подход, получивший название «реконструкция с мониторингом», способен оценивать то, как много вычислительных ресурсов или снимков требуется на восстановление картинки до определенного уровня качества, приемлемого для исследователя. Исходя из подобных оценок алгоритм или продолжит получать новые рентгеновские снимки, или же остановит этот процесс, если результаты томографии уже удовлетворяют запросам пользователя или если нужного качества нельзя достичь в рамках ранее установленных ограничений по времени облучения или дозе радиации.

Работу этого подхода ученые проверили на микротомографе, установленном в одной из лабораторий Федерального научно-исследовательского центра «Кристаллография и фотоника» РАН. Используя этот прибор и «реконструкцию с мониторингом», Николаев и его коллеги смогли получить трехмерные изображения шишковидного тела мозга, кости хомячка, человеческого зуба с пломбой и полимерной тканеинженерной матрицы.

Как показали эти опыты, подобный подход позволил ученым достичь того же качества томографии, что и при использовании классических алгоритмов, но при этом он заметно уменьшил число проекций, рентгеновских снимков под разными углами, необходимых для реконструкции. Ученые надеются, что последующие версии их алгоритмов достигнут еще более впечатляющих результатов, если им удастся найти более оптимальную стратегию выбора ракурса для получения новых рентгеновских снимков.

Источник: Информационное агентство ТАСС

Поделитесь новостью в социальных сетях

Предыдущая новость Следующая новость
Наши партнеры
Boehringer
Jonson&Jonson
Verteks
Valeant
Teva
Takeda
Soteks
Shtada
Servier
Sanofi
Sandoz
Pharmstandart
Pfizer
 OTC Pharm
Lilly
KRKA
Ipsen
Gerofarm
Egis
Dr. Reddis
Зарегистрируйтесь сейчас и получите доступ к полезным сервисам:
  • Загрузка полнотекстовых версий журналов (PDF)
  • Актуальные новости медицины
  • Список избранных статей по Вашей специальности
  • Анонсы конференций и многое другое

С нами уже 50 000 врачей из различных областей.
Присоединяйтесь!
Если Вы врач, ответьте на вопрос:
Дисфагия это:
Нажимая зарегистрироваться я даю согласие на обработку моих персональных данных
Если Вы уже зарегистрированы на сайте, введите свои данные:
Войти
Забыли пароль?
Забыли пароль?