Методы медицинской визуализации, такие как ультразвук и МРТ, часто страдают от фонового шума, который может приводить к размытию и скрытию мелких анатомических деталей на изображениях. Для врачей, которые полагаются на медицинские изображения, фоновый шум является фундаментальной проблемой при постановке точных диагнозов.
Методы шумоподавления были разработаны с определённым успехом, но они борются со сложностью паттернов шума на медицинских изображениях и требуют ручной настройки параметров, что усложняет процесс шумоподавления.
Чтобы решить проблему шумоподавления, некоторые исследователи взяли за основу квантовую механику, которая описывает поведение материи и энергии на атомном уровне. Их исследования проводят аналогию между вибрацией частиц и распространением интенсивности пикселей на изображениях, что вызывает шум. До сих пор ни одна из этих попыток не применяла полномасштабную математику квантовой механики к шумоподавлению изображений.
В статье, опубликованной в AIP Advances, исследователи из Массачусетской больницы общего профиля, Гарвардской медицинской школы, Медицинского центра Вейлла Корнелла, компании GE HealthCare и Университета Тулузы вывели аналогию пиксель-частица на новый уровень.
«Хотя квантовая локализация является хорошо установленным явлением в физических материалах, нашим ключевым нововведением стала концептуализация её для зашумлённых изображений — перевод физики буквально, а не только метафорически», — сказал автор Амирреза Хашеми. «Этой основополагающей аналогии раньше не существовало. Мы первые, кто формализовал её».
Локализация — это центральная концепция в математике, описывающая поведение материи и энергии. Она используется для объяснения того, как частицы вибрируют в пространстве. Вибрации, которые остаются локализованными, считаются локализованными, а вибрации, которые распространяются, — диффузными. Аналогично, интенсивность пикселей в чётком изображении можно считать локализованной, а зашумленные паттерны на изображении — диффузными.
Авторы применяют ту же математику, которая описывает локализацию вибраций частиц в окружающем физическом пространстве, чтобы расшифровать локализацию интенсивности пикселей на изображениях. Таким образом, они могут отделить свободный от шума «сигнал» анатомических структур на изображении от визуального шума блуждающих пикселей.
«Основным аспектом была разработка алгоритма, который автоматически разделяет локализованные (сигнал) и нелокализованные (шум) компоненты пикселей на изображении, используя их различное поведение», — сказал Хашеми.
Прямое применение физики и математики частиц исследователями также устранило необходимость ручной настройки параметров в алгоритмах шумоподавления, что, по словам Хашеми, является серьёзным препятствием в традиционных подходах.
«Наш метод использует принципы, основанные на физике, такие как локализация и диффузионная динамика, которые по своей сути отделяют шум от сигнала без дорогостоящей оптимизации», — сказал Хашеми. «Алгоритм просто работает по своему замыслу, избегая вычислений методом грубой силы».
Их метод применим не только в шумоподавлении медицинских изображений, но и в квантовых вычислениях.
«Наша физическая структура соответствует вычислительным примитивам квантовых систем, предлагая потенциальное преимущество в производительности по мере масштабирования квантовых вычислений», — говорится в статье.
Предоставлено:
American Institute of Physics