Основы применения ИИ в медицинской визуализации (МРТ, КТ)

Данная работа посвящена изучению применения искусственного интеллекта в медицинской визуализации, в частности при анализе изображений, полученных с помощью магнитно-резонансной и компьютерной томографии. Основная цель исследования состоит в том, чтобы продемонстрировать, каким образом современные алгоритмы машинного обучения и глубоких нейронных сетей способны улучшить точность, скорость и объективность диагностики, а также рассмотреть перспективы их интеграции в клиническую практику.

В рамках работы подробно анализируются существующие методы автоматического выявления патологий, сегментации органов и тканей, количественного анализа изображений и интеграции визуальных данных с клиническими и молекулярными показателями пациентов. Рассматриваются возможности применения ИИ для ранней диагностики, предиктивной аналитики и разработки персонализированных стратегий лечения, что позволяет перейти от реактивного подхода к превентивной медицине.

Работа также уделяет внимание современным вызовам, связанным с необходимостью больших и качественных обучающих наборов данных, проблемой интерпретируемости решений алгоритмов, вопросами этики, защиты персональных данных и юридической ответственности при использовании искусственного интеллекта в клинической практике. Кроме того, исследование анализирует текущие международные инициативы и тенденции, направленные на стандартизацию и интеграцию ИИ-систем в медицинскую визуализацию. Работа написана на основе статей, опубликованных в международных престижных, медицинских журналах.

Данная работа может быть полезна студентам и аспирантам, изучающим медицину, биоинформатику, информационные технологии и радиологию, а также специалистам, интересующимся внедрением инновационных цифровых решений в здравоохранение, исследователям, занимающимся разработкой алгоритмов искусственного интеллекта для анализа медицинских изображений, и преподавателям, использующим её как учебное пособие для ознакомления с современными технологиями в клинической визуализации.

Введение 3

1. Медицинская визуализация и её роль в диагностике 5

2. Основы искусственного интеллекта и машинного обучения в биоинформатике 8

3. Применение искусственного интеллекта в анализе изображений МРТ и КТ 13

4. Перспективы и вызовы применения искусственного интеллекта в медицинской визуализации 18

Заключение 23

Список использованной литературы 26

1. Bhosekar S. A Review of Deep Learning-based Multi-modal Medical Image Fusion // Open Bioinformatics Journal. 2025. Vol. 18.

2. Borys K. Explainable AI in medical imaging: An overview for clinical … // European Journal of Radiology. 2023.

3. Dayarathna S. Deep learning based synthesis of MRI, CT and PET // — 2024.

4. Khalifa M. AI in diagnostic imaging: Revolutionising accuracy and … // — 2024.

5. Koсak B. Bias in artificial intelligence for medical imaging (fundamentals, detection, avoidance, …) // Digital Imaging and Radiology. 2025.

6. Melazzini L. AI for image quality and patient safety in CT and MRI // European Radiology Experimental. 2025.

7. Pinto-Coelho L. How Artificial Intelligence Is Shaping Medical Imaging … // MDPI — 2023.

8. Sherwani MK. A systematic literature review: deep learning techniques for … // Frontiers in Radiology. 2024.

9. Zhou R. Generative Artificial Intelligence in Medical Imaging: Foundations, Progress, and Clinical Translation // ArXiv preprint. 2025.

10. Azad R. Advances in Medical Image Analysis with Vision Transformers: A Comprehensive Review // ArXiv preprint. 2023.

11. Mienye I.D. Deep Convolutional Neural Networks in Medical Image … // Information (MDPI). 2025.

12. Obuchowicz R. Artificial Intelligence-Empowered Radiology—Current … // PubMed Central. 2025.

13. Najjar R. Redefining Radiology: A Review of Artificial Intelligence … // PubMed Central. 2023.

14. Zhou S.K. A review of deep learning in medical imaging // PubMed Central. 2021.

15. Wenderott K. Effects of artificial intelligence implementation on efficiency … // Nature Digital Medicine. 2024.

16. Chen C. Deep learning for cardiac image segmentation: A review // ArXiv preprint. 2019.