MIT представил xvr: ИИ-регистрация 2D/3D снимков за 5 минут

Проблема плоского изображения

При минимально инвазивных операциях (эндоваскулярная хирургия, нейрохирургия) врачи используют рентген в реальном времени. Главная проблема — рентген дает плоское 2D-изображение, из-за чего сложно точно определить положение инструментов внутри тела. Ручная регистрация (совмещение) 2D-рентгена с предоперационным 3D-сканом (КТ/МРТ) требует десятилетий опыта и занимает много времени, что критично при инсультах или травмах.

Решение: xvr (X-ray Volume Registration)

Команда MIT под руководством Вивека Гопалакришнана и Полины Голланд создала ИИ-модель, которая адаптируется под конкретного пациента всего за 5 минут. После этого система сопоставляет снимки за секунды с точностью до субмиллиметра. В отличие от предыдущих ИИ-решений, которые часто давали сбои из-за анатомических различий, xvr работает по принципу «одна модель — один пациент».

Как это работает: физика, а не галлюцинации

Ключевое отличие xvr — использование физически достоверной симуляции. Система берет 3D-скан пациента и генерирует тысячи синтетических рентгеновских снимков под разными углами (около 1000 изображений в секунду). Это исключает «галлюцинации» ИИ, так как данные основаны на реальных анатомических данных пациента, а не выдуманы генеративной моделью.

Масштаб обучения и результаты

Для обучения базовой модели (foundation model) исследователи использовали данные более 2000 пациентов с разными типами сканирования. Это позволило создать универсальную основу, которая быстро дообучается под нового пациента. Метод xvr превзошел существующие ИИ-методы на порядок по точности и скорости.

Значимость для медицины

По словам Вивека Гопалакришнана, большинство американцев живут более чем в часе езды от центров, способных проводить сложные вмешательства. Ускорение и упрощение процедуры регистрации делает такие спасительные операции доступнее для широкого круга клиник, не оснащенных сверхсложным оборудованием для навигации.

Источник: MIT News AI ↗