Новый алгоритм может существенно ускорить МРТ

Источник: kt-mrt.ru

Магнитно-резонансная томография позволяет получить детальные изображения внутренних органов. Сканирование производится с помощью радиоволн и сильных магнитных полей. Единственный недостаток процедуры — большая длительность. Порой пациентам приходится лежать внутри томографа до 45 минут. Все дело в том, что сканер просвечивает нужный участок (орган) несколько раз. В результате получается несколько изображений, на каждом из которых создается контраст между разными типами тканей. На основе этих данных рентгенолог может выявить малозаметные аномалии — такие, как клетки раковой опухоли.

Специалисты Массачусетского института технологий (США) нашли способ ускорить процедуру МРТ. Для этого они разработали специальный алгоритм обработки графических данных, получаемых при сканировании. Информация, полученная на первом этапе процедуры, используется для создания контраста во время последующих этапов. Таким образом, сканеру не приходится начинать построение изображения «с нуля» каждый раз. Для реализации нового плана работы программа обработки ищет параметры, общие для всех вариантов изображений.

К примеру, при томографии мозга положение головы фиксируется сразу, и в дальнейшем аппарат не тратит время на его определение. Также во время первого сканирования могут быть выявлены границы между различными типами тканей. И все же, алгоритм не может навязывать передачу слишком большого количества информации после первого сканирования последующим. В этом случае высока вероятность потери уникальных особенностей тканей — а значит, снижается точность диагноза. Несмотря на это, использование нового плана работы позволяет сократить время проведения МРТ почти в три раза.

В настоящее время исследователи работают над дальнейшим улучшением алгоритма. Они хотят сократить время, требующееся на окончательное сканирование пациента (после него человек выходит из машины, а врач приступает к анализу изображений). Для этого ученые планируют отказаться от обычных вычислительных процессоров и задействовать графические процессоры. GPU намного быстрее обрабатывают визуальные данные. Уже ведутся эксперименты по внедрению нового алгоритма на выделенных графических процессорах.