Российские инженеры сделают МРТ-исследование максимально точным

Самарский университет имени С.П. Королева работает над усовершенствованием МРТ-сканирования. Как сообщает РИА «Новости», ученые хотят улучшить качество и точность измерений при проведении функционального МРТ-сканирования (фМРТ) мозга пациентов, страдающих различными психоневрологическими заболеваниями, а также проходящих нейрореабилитацию после инсульта.

Известно, что комплекс параметров качества будет обрабатываться нейросетью. Итогом работы должно стать создание специального модуля и модернизация программной платформы OpenNFT.org, применяемой в ряде ведущих университетов и научно-исследовательских центров мира. Она дает возможность проанализировать активность сканируемого мозга в режиме реального времени.

Комментирует ассистент кафедры технической кибернетики Самарского университета Никита Давыдов: «Мы планируем, что наша разработка снизит долю недостоверных данных за счет получения более полной картины параметров качества, что позволит вовремя исправлять возникающие во время сканирования искажения, тем самым снижая затраты на сканирование, диагностику и реабилитацию на основе нейроинтерфейса и увеличивая точность процедуры».

Самарский университет имени С.П. Королева работает над усовершенствованием МРТ-сканирования. Как сообщает РИА «Новости», ученые хотят улучшить качество и точность измерений при проведении функционального МРТ-сканирования (фМРТ) мозга пациентов, страдающих различными психоневрологическими заболеваниями, а также проходящих нейрореабилитацию после инсульта.

Известно, что комплекс параметров качества будет обрабатываться нейросетью. Итогом работы должно стать создание специального модуля и модернизация программной платформы OpenNFT.org, применяемой в ряде ведущих университетов и научно-исследовательских центров мира. Она дает возможность проанализировать активность сканируемого мозга в режиме реального времени.

Комментирует ассистент кафедры технической кибернетики Самарского университета Никита Давыдов: «Мы планируем, что наша разработка снизит долю недостоверных данных за счет получения более полной картины параметров качества, что позволит вовремя исправлять возникающие во время сканирования искажения, тем самым снижая затраты на сканирование, диагностику и реабилитацию на основе нейроинтерфейса и увеличивая точность процедуры».