Специалисты российской ИИ-компании Smart Engines разработали семейство высокопроизводительных алгоритмов компьютерной томографии. По сравнению с ранее известными, они существенно быстрее реконструируют трехмерные томографические изображения. Разработка ученых позволит создать томограф нового поколения для медицины, высокотехнологичных производств и научных исследований. Бюро патентов и торговых марок США 17 декабря 2024 года выдало патент на общий метод построения таких алгоритмов.
Компьютерная томография (КТ) — распространенный метод медицинской диагностики и оценки качества на производстве. Сначала томограф получает рентгеновские снимки объекта под разными углами, а затем специальными алгоритмами преобразует их в цифровое 3D-изображение. После врач изучает сечения изображения, чтобы рассмотреть внутренний орган, не заслоненный окружающими тканями. В условиях промышленного производства специалист изучает визуализацию внутренней структуры объекта — например, двигателя или микросхемы, — для поиска возможных дефектов.
Между тем, традиционные способы реконструкции томографических изображений представляют собой сложный вычислительный процесс, а стремительное увеличение требований к разрешающей способности компьютерных томографов предполагает обработку внушительного объема данных. Решить проблему можно двумя способами: либо тратить больше денег на сверхмощные процессоры, либо оптимизировать процесс преобразования данных с томографа в изображение.
Группа наиболее быстрых из известных алгоритмов томографической реконструкции предполагает два этапа: так называемые фильтрацию и обратное проецирование. Обратное проецирование наиболее вычислительно затратно и может занимать до 99% времени реконструкции. Оптимизация, предложенная учеными Smart Engines, основана на идеях динамического программирования, и позволяет уменьшить необходимое количество операций для обратного проецирования в сотни раз. В результате “бутылочным горлышком” впервые стал этап фильтрации. Для его ускорения был использован метод Дериша, основанный на замене прямых сверток специальным образом оптимизированными рекуррентными фильтрами. В итоге ученым удалось существенно превзойти все ранее известные методы по производительности и повысить эффективность обработки больших объемов данных.
В медицине открытие значительно ускорит постановку диагноза с использованием КТ, что крайне важно в экстренных ситуациях, когда при борьбе за жизнь человека счет идет на минуты. Для достижения наибольшего эффекта новые ускоренные алгоритмы работают в комплексе с еще одной запатентованной разработкой Smart Engines — нейросетью, которая отслеживает качество анализируемого изображения непосредственно во время сбора проекций. После получения каждой частичной реконструкции ИИ анализирует качество 3D-изображения, и, если информации для постановки диагноза достаточно, процедура завершается досрочно.
Также новый способ значительно снижает требования к вычислительной мощности процессоров в томографах. Благодаря этому можно удешевить оборудование, а значит — обеспечить томографами как можно больше больниц, в том числе в регионах. На предприятиях же инновационный способ томографии будет особенно полезен для контроля качества. Изучение сканированных данных в промышленных масштабах при дефектоскопии деталей станет гораздо быстрее и дешевле.
"Наша команда смогла разработать алгоритмы, который решает сразу несколько задач: повышение скорости, точности и эффективности томографической реконструкции. Технология имеет огромный потенциал для внедрения в различных отраслях экономики, а получение иностранного патента подтверждает ее мировую значимость. Это демонстрирует высокий уровень компетенций российских ученых в области обработки изображений”, – комментирует генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.
