Ученые Дальневосточного федерального университета и Института прикладной математики Дальневосточного отделения РАН создали алгоритм для существенного повышения четкости изображений в компьютерной томографии. Метод не требует замены оборудования — достаточно обновить ПО.
Технология устраняет принципиальное «размытие», которое возникает из-за конструктивных особенностей томографов. Уникальная программа использует два скана одного объекта с минимальным различием в настройках, например, с разной шириной полосы облучения. Сравнивая два слегка размытых изображения, метод математической экстраполяции позволяет вычесть погрешности и получить на выходе третье, гораздо более четкое.
Эффективность метода была проверена на классических тестовых моделях, таких как «фантом Шеппа-Логана», имитирующий срез головного мозга. В случаях, когда два близких элемента на изображении сливались в одно пятно, алгоритм успешно их разделял. Для более гладких объектов ошибка восстановления уменьшалась в разы.
Испытания на тестовых моделях подтвердили высокую эффективность: алгоритм разделяет сливающиеся детали и в разы снижает ошибку для гладких объектов. Единственный компромисс — небольшая дополнительная доза облучения при втором сканировании, которую авторы считают оправданной. Разработка имеет широкий потенциал применения: от повышения точности медицинской диагностики до прецизионного контроля качества в промышленности.
Ранее Наука Mail писала о том, что сибирские ученые впервые провели КТ мини-пигам.
