Ученые Самарского университета им. Королева разработали инновационный метод, использующий нейросети для улучшения точности МРТ-сканирования. Это исследование, опубликованное в журнале Компьютерная оптика, предлагает решение для проблемы, связанной с помехами, возникающими из-за движений пациента во время сканирования. В настоящее время такие движения учитываются вручную при постобработке данных МРТ.
Исследователи обучили нейросети обнаруживать и устранять артефакты движения головы пациента во время сканирования, что значительно повышает качество изображений. Старший преподаватель кафедры технической кибернетики и сотрудник Института искусственного интеллекта Самарского университета Никита Давыдов объяснил, что артефакты движения обычно отфильтровываются на стадии обработки данных.
Работа в этом направлении ведется с 2019 года, и к настоящему моменту технология уже реализована и успешно применяется. Процесс обучения нейросети включает работу с большим объемом синтетических данных, после чего модель адаптируется к реальным данным, соответствующим конкретному эксперименту.
Дальнейшие исследования направлены на повышение точности нейросетевой модели и создание более точных синтетических данных для улучшения качества классификации. Такие инновации могут значительно улучшить диагностические возможности МРТ, уменьшая количество ложных срабатываний и повышая точность изображений. Самарский университет им. Королева активно участвует в российской государственной программе «Приоритет-2030» в рамках национального проекта «Наука и университеты».