RSIP Vision, являясь опытным лидером в области инновационных решений в медицинской визуализации, создала новую методику МРТ для планирования эндопротезирования плечевого сустава. Методика основана на передовых решениях в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Эта методика позволяет выполнить сегментацию структур плечевого сустава при проведении МРТ-исследования плечевого сустава. Данные сегментации, полученные при МРТ сканировании, обрабатываются с помощью алгоритма ИИ, что значительно увеличивает разрешение изображений. В результате такой обработки данных удается получить высококачественную 3D-модель плечевых костей, что позволяет хирургам более тщательно планировать эндопротезирование плечевого сустава, без проведения компьютерной томографии. Эта технология может применяться на различных сканерах и, таким образом, значительно расширить качество проведения операций эндопротезирования.
МРТ-сканирование плечевого сустава является одним из основных методов диагностики болей в плече и, как правило, метод использовался для анализа изменений в мягких тканях. Алгоритмы созданные на основе Deep Learning позволили разработать точную сегментацию костей плечевого сустава. Нейронные сети обучили проводить обработку полученной сегментации в формате КТ, что улучшило начальное разрешение МРТ. В дальнейшем, созданный алгоритм можно использовать для проведения сегментации не только мягких тканей, но и других анатомических областей и структур. Кроме того, этот метод позволяет исключить использование КТ плечевого сустава, что уменьшает риски радиационной нагрузки.
МРТ при травмах плеча использовалась для выявления повреждения мягких тканей. При планировании же операции эндопротезирования, предпочтение отдавалось КТ, так как этот метод лучше визуализировал костные структуры, чем МРТ. Но КТ предполагает значительную нагрузку на человека.
Новый диагностический инструмент RSIP Vision позволяет использовать МРТ-сканирование плеча без уменьшения качества разрешения. Метод автоматически отделяет плечевую кость и лопатку при сканировании. Результат МРТ сканирования с использованием алгоритма ничем не уступает моделям на основе КТ сканирования и может быть использован для планирования операции.