На стыке искусственного интеллекта и медицины возрастает интерес к применению машинного обучения для улучшения изображений магнитно-резонансной томографии (МРТ), сообщает ИА «БСТ» со ссылкой на ferra.ru.
Исследования показывают, что ультра-высокопольные МРТ на 7 Тесла (7T) имеют значительно лучшее разрешение по сравнению с 3T, особенно в диагностике заболеваний мозга. Учёные из Университета Калифорнии в Сан-Франциско разработали алгоритм, который улучшает изображения 3T, синтезируя их в стиле 7T, что повышает чёткость патологической ткани.
Результаты исследования, представленного на 27-й Международной конференции по вычислительной медицинской визуализации, показывают, что улучшенные изображения лучше выявляют аномалии мозга, включая лёгкие травмы. Синтезированные изображения 7T позволяют чётче различать патологии, что может улучшить диагностику нейродегенеративных заболеваний, таких как рассеянный склероз.