В России создан математический алгоритм, значительно улучшающий изображения, полученные при компьютерной томографии.
Института прикладной математики Дальневосточного отделения Российской академии наук разработали новый алгоритм для компьютерной томографии. Он использует экстраполяцию данных многократного импульсного зондирования и опирается на обратное преобразование Радона. Алгоритм предполагает два сканирования одного объекта с минимальными различиями в настройках. При сопоставлении этих слегка размытых наборов данных математическая экстраполяция позволяет реконструировать сверхчёткое изображение.
По своей сути это похоже на пару аналогичных и недостаточно чётких фотоснимков, при сопоставлении которых получается третье изображение с достаточной резкостью. И при этом применяется математическая экстраполяция.
Эффективность метода была проверена на классической тестовой модели — фантоме, имитирующем срез головного мозга. В случае, если два близких элемента сливались в одно пятно, алгоритм успешно разделял структуру. Компромиссом выступает небольшая доза облучения при втором сканировании, однако при этом возрастают точность и детализация.
Главное преимущество нового метода состоит в том, что эта технология не требует существенных финансовых вложений на закупку нового оборудования или значительную модернизацию старого. Достаточно обновить программное обеспечение. Эта разработка может значительно улучшить диагностику в медицине и повысить качество контроля в промышленности — авиастроении и материаловедении.