Медицинские службы рекомендуют маммографию для женщин старше 40 лет, но диагностика с помощью ультразвука затрудняется у пациенток с плотной тканью молочной железы. Такая ткань рассеивает звук и создаёт акустический шум, из‑за чего заполненная жидкостью киста может выглядеть серой и быть принята за плотное, потенциально злокачественное образование.
Учёные представили новый метод обработки ультразвуковых сигналов, основанный на измерении когерентности — степени сходства сигналов от соседних точек. В отличие от традиционного подхода, где изображение формируется по амплитуде, этот метод даёт более чистые снимки и снижает ложные артефакты, вызванные шумом. Система также присваивает каждому образованию числовой балл и использует порог для выделения вызывающих опасение случаев; в сочетании с визуальной картиной это даёт наибольший эффект.
В первоначальном исследовании участвовали 132 пациентки; точность распознавания природы уплотнений составила 96% против 67% при обычном ультразвуке. Работа опубликована в Radiology Advances и финансировалась государственными грантами, поддержку оказали Национальные институты здравоохранения. Авторы отмечают перспективы сочетания метода с системами искусственного интеллекта и надеются на будущее применение за пределами клиник.
Сложные слова
- когерентность — мера похожести сигналов между соседними точкамикогерентности
- акустический шум — звуковые помехи, мешающие получению чистого сигнала
- артефакт — ложный образ на снимке, вызванный помехойартефакты
- порог — предельное значение для разделения категорий
- уплотнение — участок ткани, ставший более плотнымуплотнений
- распознавание — определение или классификация природы объектараспознавания
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какие преимущества и ограничения вы видите у метода, который присваивает образованию числовой балл и использует порог?
- Как сочетание метода когерентности с системами искусственного интеллекта может повлиять на работу клиник и решение врачей?
- Насколько важна высокая точность распознавания (например, 96%) для пациентов и врачей? Приведите причины.
