Исследователи из Rice University и Oak Ridge National Laboratory разработали физическую модель, которая может сделать МРТ-изображения более чёткими. Работа опубликована в The Journal of Chemical Physics. Метод связывает движение молекул на микроскопическом уровне с сигналами, которые регистрируют клинические МРТ-аппараты.
Для улучшения снимков часто применяют контрастные вещества на основе иона гадолиния. Эти вещества меняют реакцию ближайших молекул воды на магнитное поле — этот процесс называется релаксацией. Новый подход решает полные физические уравнения, включая уравнение Фоккера–Планка, и поэтому описывает больше видов молекулярного движения. Исследователи также сделали код доступным как открытый, чтобы другие учёные могли им пользоваться.
Сложные слова
- модель — Представление или схема для объяснения чего-то.
- контрастный — Отличающийся, создающий разницу в изображениях.контрастные агенты
- взаимодействовать — Действовать друг с другом, иметь эффект друг на друга.взаимодействуют
- диагностика — Процесс определения болезни или проблемы.диагностики
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Как вы думаете, какое значение имеют контрастные агенты в медицине?
- Почему важно создавать новые модели для диагностики?
- Как эти исследования могут повлиять на будущее науки?
Похожие статьи
Журналисты просят помочь в борьбе с AI‑фейками
На Форуме журналистов «Пояс и путь» в Ганьчжоу представители СМИ из стран с низким и средним доходом призвали китайскую журналистскую организацию помочь в борьбе с фейками, созданными искусственным интеллектом, и требовать маркировки такого контента.
Носимые устройства с ИИ при диабете 2 типа
Метаобзор учёных Университета Буффало в NPJ Digital Medicine оценивает носимые устройства с искусственным интеллектом для людей с диабетом 2 типа и преддиабетом. Описаны потенциал в прогнозировании глюкозы и серьёзные проблемы с данными и объяснимостью моделей.
Неравенство и пандемии: почему одна угроза усиливает другую
Мэтью М. Кэванах говорит, что наука быстрее борется с вирусами, но растущее неравенство делает общества уязвимыми. Он предлагает изменения в финансах, технологиях и социальной политике, чтобы разорвать цикл неравенство—пандемия.