Создана автоматическая система для глубокого анализа МРТ-изображений
Одним из основных инструментов, которые сегодня врачи используют для диагностики различных болезней, начиная от рассеянного склероза и заканчивая сломанными костями, является магнитно-резонансная томография (МРТ). Однако анализ сканов, полученных при МРТ, занимает сегодня часы и даже дни. При этом, если требуется более детальное исследование или сканы получились не совсем качественными, пациенту приходится приходить на повторную процедуру. Отметим, недешевую.
Исследователи из Техасского центра продвинутых вычислений (ТЦПВ), Центра медицинской науки Техасского университета и компании Philips Healthcare разработали новую автоматизированную платформу, способную проводить глубинный анализ изображений, полученных при МРТ, буквально за несколько минут. Такая технология позволяет минимизировать количество повторных процедур и сэкономить миллионы долларов в год, пишет Medical News.
Эта платформа объединила в себе возможности МРТ-сканера Philips с вычислительной мощью одного из самых быстрых в мире суперкомпьютеров Stampede на базе разработанной в ТЦПВ системы Agave API Platform, обеспечивающей координацию действий этих систем между собой, обмен данными и управление коммуникациями.
Программный интерфейс приложений (API) представляет собой набор протоколов и инструментов, которые определяют, как программные компоненты будут взаимодействовать между собой. Agave управляет выполнение вычислительных работ и регулирует потоки данных между сайтами. Он может использоваться для разных задач, начиная от геномики растений и заканчивая молекулярной симуляцией, и позволяет исследователям получить доступ к ресурсам, таким как Stampede, через Web.
Весь цикл обработки информации системой, от МРТ до суперкомпьютера и обратно, занимает примерно пять минут и осуществляется совершенно автоматически без какого-либо вмешательства или ввода дополнительных данных. При этом система разработана таким образом, что она предупреждает оператора сканера о необходимости сделать повторное сканирование, если пациент шевелился во время процедуры, а также инициирует выполнение дополнительного сканирования, если это необходимо. Т.е. она может добавить самое минимальное время в процедуру сканирования, одновременно избавив пациента от повторных процедур в другое время.