Американские разработчики представили алгоритм, который позволяет улучшить качество изображений, полученных с помощью компьютерной томографии с низкой дозой излучения.

Новый метод позволяет получить изображения сравнимо лучше уже существующих и может помочь снизить используемое при КТ рентгеновское излучение в десятки раз, пишут ученые в Nature Machine Intelligence.

Компьютерная томография — один из самых популярных и эффективных на сегодняшний день методов медицинской визуализации. Несмотря на свое широкое применение, повсеместное использование такого метода вызывает ряд беспокойств. Принцип работы компьютерной томографии построен на измерении отражения рентгеновских лучей тканями разной плотности, из-за чего возникает риск развития различных заболеваний под воздействием радиации.

Несмотря на то, что такой риск, по сути, небольшой, ученые разрабатывают методы, которые позволяют снизить дозу рентгеновского излучения при проведении компьютерной томографии. У подобных методов есть существенный недостаток: снижение дозы излучения приводит к потере разрешения и артефактам на изображении даже при их тщательной реконструкции. Это, в свою очередь, может привести к постановке неправильного диагноза или к повторному обследованию.

Хорошо известно, что с увеличением дозы излучения, которое используется при компьютерной томографии, растет и качество получаемого изображения. Ученые под руководством Гэ Вана (Ge Wang) из Ренсселерского политехнического института (Нью-Йорк) предположили, что такое увеличение качества можно воссоздать с помощью методов машинного обучения.