Algoritmo de IA identifica fallas en escáner de resonancia magnética

Para automatizar la identificación de problemas de servicio de la máquina, los científicos de la Universidad Estatal de Moscú (Moscú, Rusia) han desarrollado un método para monitorear la resonancia magnética, utilizando imágenes clínicas y soluciones basadas en IA entrenada. Esto permitirá una identificación más rápida de los escáneres de resonancia magnética que funcionan mal y reducirá el tiempo de inactividad y los costos de reparación. El algoritmo de IA aún requiere capacitación y pruebas adicionales, pero los resultados indican la viabilidad de su implementación.

El nuevo método de control de calidad basado en el aprendizaje automático para escáneres de resonancia magnética puede ayudar a evitar averías y reducir el tiempo de inactividad. La configuración de la IA requiere el muestreo de imágenes de resonancia magnética de varios escáneres con un control de calidad preciso de los resultados. El algoritmo de IA ha sido entrenado para distinguir entre imágenes de dispositivos en funcionamiento y defectuosos. Una evaluación experimental basada en los datos mostró la ventaja del método desarrollado sobre los análogos en términos de precisión.

La nueva tecnología ofrece una serie de ventajas. En primer lugar, ahorra tiempo a los radiógrafos que necesitan evaluar manualmente la calidad del escáner de resonancia magnética. Este procedimiento requiere entrenamiento especial y tiempo. El control de calidad del equipo de resonancia magnética debe realizarse diariamente o al menos semanalmente. Con la nueva tecnología de IA, el control automático de la calidad de la imagen se puede realizar las 24 horas del día, los 7 días de la semana. El análisis de una imagen 3D toma menos de un segundo, después de lo cual el sistema puede marcar inmediatamente cualquier imagen "sospechosa". El personal de radiología puede entonces analizar la información recibida y, si es necesario, llamar a un equipo técnico.

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Universidad Estatal de Moscú