Ученые Самарского университета имени академика С. П. Королева придумали, как повысить точность сканирования МРТ. Они предложили использовать нейросети.
Во время сканирования МРТ пациенты невольно совершают какие-либо движения. Чтобы избежать неточностей, специалистам приходится вручную учитывать этот фактор при постобработке данных. Благодаря использованию нейросети можно будет обнаруживать помехи прямо во время сеанса.
Расшифровку томографии также могут затруднять искусственные погрешности. Их еще называют артефактами-МРТ. Они вызывают движение пациента головой во время процедуры. Вызванные этими артефактами помехи могут привести к досрочному завершению сканирования.
По словам старшего преподавателя кафедры технической кибернетики, сотрудника института ИИ Самарского университета Никиты Давыдова, ученым удалось научить нейросети выявлять ступенчатые артефакты движения головы в фМРТ-данных и адаптировать их к набору реальных данных.
— Сначала нейросетевая модель обучается на большом объеме синтетических данных, сгенерированных с параметрами, близкими к реальным. После этого — на небольшом количестве наборов реальных данных движения головы, соответствующих различным людям. Затем модель уже работает с малой частью реальных данных, соответствующей конкретному эксперименту.
Ученые намерены продолжить работу с нейросетевой моделью — повысить ее точность. Они планируют научить ее вычислять такие характеристики, как координаты, высоты, продолжительность аномалии. Благодаря этому можно будет отсеивать число ложных срабатываний классификации.
