Искусственный интеллект для ускорения МРТ: новые разработки от ИТМО и Genotek

Студенты магистратуры AI Talent Hub университета ИТМО совместно с медико-генетическим центром Genotek представили инновационную ИИ-технологию, предназначенную для аппаратов магнитно-резонанснойTomографии (МРТ). Данная разработка значительно сокращает время проведения исследований коленного сустава: теперь оно составляет всего 5–10 минут по сравнению с традиционными 20–40 минутами, не ухудшая при этом качество получаемых данных.

Проект включает в себя интеллектуальную реконструкцию недостающих фрагментов изображений и обеспечивает совместимость с техникой различных производителей. В процессе работы исследуются два метода ИИ-реконструкции: на основе необработанных данных (K-space) и итоговых снимков (DICOM). Такой подход позволяет создать универсальное решение, что критически важно для клиник, располагающих различным оборудованием.

Нейросеть, используемая в технологии, прошла обучение на базе 1500 исследований, что позволило ей восстанавливать снимки с высокой точностью. В ходе тестирования модель достигла индекса структурного сходства 0,815, приближаясь к международным аналогам.

Новинка также автоматически выявляет различные патологии, включая повреждения хряща, мениска и связок, что делает её первым комплексным решением в России. Сейчас разработка готовится к клиническим испытаниям при участии рентгенологов.

Вопрос-ответ

Какова цель разработки и чем она полезна для клиник?

Цель проекта — ускорить процесс исследования коленного сустава при МРТ до 5–10 минут без потери качества изображений. Это повышает производительность клиник, сокращает нагрузку на пациентов и позволяет чаще проводить диагностику, особенно в условиях ограниченных ресурсов.

Какие методы ИИ используются для реконструкции изображений?

Используются два подхода: реконструкция на основе необработанных данных (K-space) и реконструкция на основе итоговых снимков (DICOM). Такой двойной подход обеспечивает совместимость с оборудованием разных производителей и позволяет создавать универсальное решение для клиник.

Каковы достижения нейросети и её клиническая применимость?

Нейросеть обучалась на 1500 исследованиях, достигла индекса структурного сходства (SSIM) 0,815, близкого к международным аналогам. Она автоматически выявляет патологии, включая повреждения хряща, мениска и связок, что делает систему комплексным инструментом для диагностики и мониторинга состояния коленного сустава. Сейчас проект выходит на этап клинических испытаний с участием рентгенологов.