Новая технология реализует переход от «устранения движения» к «реконструкции движения»
Исследователи разработали метод динамической визуализации, который вместо подавления артефактов движения напрямую моделирует сам процесс движения, что открывает возможности для сканирования сложных физиологических систем, таких как пищеварительный тракт
Short Summary
Разработан новый подход к высокоускоренной визуализации, который принципиально меняет парадигму работы с движением в медицинской визуализации, особенно в кино-МРТ сердца. Вместо того чтобы пытаться устранить или компенсировать движение как источник помех, технология теперь позволяет напрямую реконструировать и визуализировать сам процесс движения, превращая его из проблемы в объект исследования.
Традиционные методы, основанные на многомодельных априорных данных и фиксированных предположениях о шуме (например, L2-норма), сталкиваются с фундаментальными ограничениями при высокой степени ускорения и низком отношении сигнал/шум, что приводит к артефактам, размытости и потере информации. Новый подход использует обучаемое моделирование шума и параметризованные ядра свёртки, которые могут точно описывать непрерывные сложные движения (такие как перистальтика пищевода), выходя за рамки простых периодических движений (сердце, дыхание).
Этот сдвиг от «устранения движения» к «реконструкции движения» позволяет получать высококачественные изображения без увеличения времени сканирования, значительно снижая артефакты движения и повышая разрешение и отношение сигнал/шум. Технология расширяет область применения динамической визуализации на ранее сложные для сканирования системы, такие как желудочно-кишечный тракт, делая процесс менее зависимым от состояния пациента.
Смена парадигмы в визуализации
Технология переходит от подавления движения как помехи к его прямой реконструкции как объекта исследования («от движения-удаления к движению-восстановлению»)
Преодоление ограничений традиционных методов
Фиксированные модели шума и дискретные операторы свёртки не справляются со сложными, неконтролируемыми движениями при высоком ускорении сканирования
Ключевые технологические инновации
Внедрение обучаемого моделирования шума и параметризованных ядер свёртки позволяет точно описывать непрерывные сложные движения (перистальтика, глотание)
Расширение клинических возможностей
Метод открывает путь для высококачественной визуализации ранее труднодоступных систем, таких как пищеварительный тракт, без увеличения времени сканирования и с меньшей зависимостью от пациента
Text generated using AI
