По сообщению MIT, несмотря на миллионы лет эволюции, развитие человеческого плода остается сложным процессом, подверженным генетическим, экологическим и метаболическим нарушениям. Эти нарушения могут привести к аномалиям в развитии, начиная с одного из первых органов, который начинает развиваться у плода и продолжает развиваться после рождения: мозга. Во время рутинного пренатального ультразвукового исследования сонографист отмечает возможные аномалии мозга для дополнительной магнитно-резонансной томографии (МРТ). Однако несовершенное изображение может привести к пропускам или неправильным диагнозам. Чтобы помочь с ранним обнаружением и лечением этих аномалий, исследователи из MIT, Бостонской детской больницы и Inria разработали и обучили модель глубокого обучения под названием E(3)-Pose, которая помогает получить изображение головы плода во время его движения, чтобы захватить высококачественное изображение для анализа радиологом. Статья о работе была представлена на Европейской конференции по компьютерному зрению в 2026 году. «Одна из проблем с движением ребенка заключается в том, что срезы получаются разрозненными», — говорит первый автор Рамья Мутукришнан, аспирант MIT в лаборатории Полины Голланд, профессора электротехники и компьютерных наук. Мутукришнан объясняет, что под срезами она подразумевает серию 2D изображений, полученных во время МРТ плода. Эти 2D плоскости, сложенные вместе, фактически составляют одно высококачественное 3D изображение головы плода. Но если голова смещается во время съемки, каждое 2D изображение «среза» может быть сделано под другим углом, что приводит к пробелам в окончательном скане и необычной ориентации срезов. Эти проблемы могут вызвать у врача, анализирующего МРТ, пропуски или неправильные диагнозы патологии в мозге плода. «Существуют очень мелкие детали, которые необходимо увидеть на качественном объемном изображении мозга», — объясняет Мутукришнан. «Если есть пробелы в охвате, вы не можете увидеть критические области, и вам нужно хорошо видеть, чтобы выявить аномальное развитие». Что делает E(3)-Pose особенно эффективным в отслеживании движения плода, так это его акцент на физике. Вместо того, чтобы просто обучать модель извлекать физику из данных, основные принципы физики встроены в нейронную сеть: симметрия головы плода слева направо заложена в архитектуру модели, что облегчает модели точное определение ориентации мозга. Когда Мутукришнан начала работать над проектом в начале своего обучения в аспирантуре, у нее не было опыта в физике, не говоря уже о физике МРТ. Большая часть ее опыта была в области компьютерных наук. «Я была удивлена, когда мне пришлось реализовать это на сканере», — вспоминает она. «Я не была готова к тому, сколько раз мне пришлось бы сбивать сканер, потому что работа с аппаратным обеспечением и настройка его на работу — это совершенно другая задача, чем обучение модели для работы с данными на GPU». Несмотря на трудности, Мутукришнан продолжала работу. Она вспоминает, как наблюдала за радиологом, который проводил МРТ плода в Бостонской детской больнице, и замечала общее разочарование как пациента, так и радиолога: беременная женщина чувствовала себя некомфортно после часа в МРТ, только чтобы прервать сканирование на полпути; радиолог не мог получить полное, качественное МРТ для мониторинга развития плода. «Наблюдение за разочарованием помогло мне определиться с тем, чем я хочу заниматься в аспирантуре, потому что это было больной темой», — говорит Мутукришнан. К счастью, у нее была помощь: соавтор Борьян Гагоски, ассистент-профессор радиологии в Гарвардской медицинской школе и исследователь в Бостонской детской больнице, разработал последовательность, которая получает дополнительные МРТ сканы для помощи в обучении E(3)-Pose и работал с Мутукришнан, чтобы помочь устранить неполадки в сканере, когда он сбивался. Соавтор и научный сотрудник Бостонской детской больницы Аryn Lee привлекала беременных волонтеров и помогала с получением каждого из МРТ сканов. Старшие авторы, которые помогли направить проект, включают Эльфара Адалстейнссона, профессора электротехники и компьютерных наук MIT; Эллен Грант, профессора педиатрии и радиологии в Гарвардской медицинской школе; и Голланд. «Работа Рамьи элегантно сочетает геометрические концепции, такие как эквивариантность и симметрия, с мощью глубокого обучения, чтобы изменить способ, которым МРТ сканеры получают изображения, и, в конечном итоге, помочь врачам выявлять и лечить проблемы на ранних стадиях развития. Это впечатляющий исследовательский проект, который глубоко и основательно моделирует процесс получения изображений с явным клиническим воздействием», — говорит Голланд. Грант, который руководит Центром нейровизуализации плода и наук о развитии в Бостонской детской больнице, добавляет, что работа Мутукришнан «автоматизирует МРТ мозга плода, заменяя сегодняшний медленный, ручной процесс на более быстрые и комфортные сканирования для матерей, одновременно обеспечивая более качественные изображения для интерпретации радиологами». Применения E(3)-Pose могут выйти за рамки отслеживания движения для МРТ плода. Он может помочь в визуализации других трудноизображаемых анатомий и даже в приложениях автономного вождения, где ограниченные датчики должны захватывать шумные 3D данные для отслеживания 3D объектов. На данный момент Мутукришнан надеется улучшить E(3)-Pose, чтобы он мог помочь в визуализации плодов второго триместра или младше, так как модель в основном обучена на плодах третьего триместра. Плоды второго триместра «такие маленькие, что они двигаются намного больше, потому что в матке больше пространства», — говорит Мутукришнан. «На них стоит сосредоточиться, потому что чем раньше вы обнаружите аномалии мозга, тем легче вмешаться». Эта работа поддерживается MIT Jameel Clinic, MIT Takeda Program, Фондом трансформационных исследований семьи Чоу, Национальным институтом биомедицинской визуализации и биоинженерии и Национальным институтом здоровья детей и развития человека имени Юнис Кеннеди Шрайвер. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.