Медицинская интроскопия, включая МРТ, КТ, ПЭТ, и ультразвук, использует различные виды излучений для неинвазивного исследования внутренних структур организма. Томография – это метод создания послойных изображений, где каждый вид, такой как МРТ, имеет свои особенности в регистрации сигналов и построении изображений. МРТ, в частности, использует ядерный магнитный резонанс атомов водорода для создания изображений мягких тканей.
МРТ-данные организованы в иерархию: от пациента к исследованиям, сериям и слайсам. Однако в Data Science анонимизированные исследования становятся основным объектом анализа. Слайсы в МРТ-исследовании представлены в виде прямоугольных параллелепипедов, где одна сторона (толщина) намного меньше других. Эти слайсы формируют проекции: аксиальную, сагиттальную и коронарную, включая косые проекции.
Главное различие между различными методами медицинской визуализации заключается в принципах формирования изображений, что требует отдельного анализа и предобработки для каждого метода. МРТ выделяется своей контрастностью и возможностью выявления большего объема информации о мягких тканях, что делает её применимой для диагностики мышечных, сухожильных, и хрящевых травм, а также опухолей.
Для задач Data Science важно понимать иерархию и особенности МРТ-данных, такие как параметры слайсов, проекции и типы серий (T1W, T2W, DWI и др.). Датасеты часто балансируются и очищаются от выбросов, создавая горизонтальные связи между исследованиями, сериями и слайсами, что необходимо для обучения нейронных сетей.
Изображение носит иллюстративный характер
МРТ-данные организованы в иерархию: от пациента к исследованиям, сериям и слайсам. Однако в Data Science анонимизированные исследования становятся основным объектом анализа. Слайсы в МРТ-исследовании представлены в виде прямоугольных параллелепипедов, где одна сторона (толщина) намного меньше других. Эти слайсы формируют проекции: аксиальную, сагиттальную и коронарную, включая косые проекции.
Главное различие между различными методами медицинской визуализации заключается в принципах формирования изображений, что требует отдельного анализа и предобработки для каждого метода. МРТ выделяется своей контрастностью и возможностью выявления большего объема информации о мягких тканях, что делает её применимой для диагностики мышечных, сухожильных, и хрящевых травм, а также опухолей.
Для задач Data Science важно понимать иерархию и особенности МРТ-данных, такие как параметры слайсов, проекции и типы серий (T1W, T2W, DWI и др.). Датасеты часто балансируются и очищаются от выбросов, создавая горизонтальные связи между исследованиями, сериями и слайсами, что необходимо для обучения нейронных сетей.
