Главная / Новости / Новый алгоритм ускоряет процесс анализа 3D-изображений
Hosting Ukraine

Новый алгоритм ускоряет процесс анализа 3D-изображений

Рентгеновские снимки с магнитно-резонансной томографии (МРТ), сравнивают и анализируют в разных деталях. Например, если у пациента имеется опухоль головного мозга, врачи могут несколько раз накладывать отсканированную фотографию мозга на более ранние версии снимков. Таким образом можно заметить изменения в размерах опухоли.

Однако этот процесс может занимать два часа или более. Традиционно, система тщательно обрабатывает каждый пиксель в отсканированных версиях. Исследователи придумали алгоритм машинного обучения. Он может работать с трехмерными изображениями в 1000 раз быстрее, используя новые методы обучения.

algoritm-uskoryaet-protsess-analiza-3d-izobrazheniy

алгоритм, который может распознать трехмерные изображения в 1000 раз быстрее, используя новые методы обучения

Алгоритм анализирует тысячи снимков. Он знает, как выравнивать изображения и оценивать некоторые оптимальные параметры. После обучения он применяет эти параметры и накладывает одно изображение на другое. Это сокращает время сравнения нескольких фотографий, до минуты или двух. А с использованием графического процессора до нескольких секунд.

Сканирование МРТ — это в основном сотни многоуровневых двумерных изображений. Они образуют массивные трехмерные изображения под названием «тома». Тома, содержат миллион или более трехмерных пикселей, называемых «вокселями». Поэтому очень важно выровнять все вокселы в первом томе со вторыми. Более того, сканирование может происходить с разных машин и иметь разные пространственные ориентации. Таким образом сопоставимые вокселы еще более сложны в вычислительном отношении.

У вас есть два разных изображения двух разных мозгов. Они накладываются друг на друга. Вы начинаете искать совпадение. Математически эта процедура оптимизации занимает много времени.

Этот процесс становится особенно медленным при анализе множества фотографий. Например, в нейрофизиологи, анализирующие вариации в структурах головного мозга у сотен пациентов с конкретным заболеванием или состоянием, могут занимать сотни часов.

Это потому, что все алгоритмы имеют один главный недостаток: они никогда не учатся. После каждой регистрации они отклоняют все данные, относящиеся к местоположению вокселей. По сути, они начинаются с нуля с учетом новой пары изображений.

Алгоритм исследователей, называемый «VoxelMorph», основан на нейронной сети (CNN). Эти сети состоят из множества узлов, которые обрабатывают изображение и другую информацию по нескольким уровням вычислений.

Метод фиксирует сходство вокселей в одном МРТ-сканере с вокселями в другом сканировании. При этом алгоритм изучает информацию о группах вокселей, таких как анатомические формы, общие для обоих сканирований. Потом использует расчет параметров, которые применяются к паре снимков.

Благодаря новому алгоритму, хирурги могут сканировать в режиме реального времени. Представьте себе, что результат сканирования занимает несколько секунд. На данный момент они это делать не могут. Анализ снимков занимает слишком много времени.

Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показанОбязательные для заполнения поля помечены *

*