METHODS OF DIGITAL PROCESSING OF MRI IMAGES ON THE EXAMPLE OF THE BRAIN

Аннотация

Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become a cornerstone in medical diagnostics due to its superior soft tissue contrast and non-invasive nature. However, the complexity and vast amount of data generated by MRI necessitate advanced digital processing techniques to enhance image quality, facilitate interpretation, and extract meaningful clinical information. This article provides a comprehensive overview of the current methods employed in the digital processing of MRI images. Key topics include preprocessing techniques such as noise reduction and artifact correction, image segmentation, feature extraction, and advanced reconstruction methods. We also explore the application of machine learning algorithms in enhancing diagnostic accuracy and efficiency. By integrating these digital processing methods, MRI technology can significantly improve patient outcomes through more precise and reliable imaging. Keywords: MRI, digital processing, noise reduction, artifact correction, image segmentation, feature extraction, image reconstruction, machine learning, medical imaging, diagnostic accuracy. МЕТОДЫ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ МРТ НА ПРИМЕРЕ ГОЛОВНОГО МОЗГА Аннотация. Магнитно-резонансная томография (МРТ) стала краеугольным камнем в медицинской диагностике благодаря превосходному контрасту мягких тканей и неинвазивности. Однако сложность и огромный объем данных, генерируемых МРТ, требуют передовых методов цифровой обработки для повышения качества изображений, облегчения интерпретации и извлечения значимой клинической информации. В этой статье представлен всесторонний обзор современных методов, используемых при цифровой обработке изображений МРТ. Ключевые темы включают методы предварительной обработки, такие как шумоподавление и коррекция артефактов, сегментация изображений, извлечение признаков и передовые методы реконструкции. Мы также исследуем применение алгоритмов машинного обучения для повышения точности и эффективности диагностики. Интегрируя эти методы цифровой обработки, технология МРТ может значительно улучшить результаты лечения пациентов за счет более точной и надежной визуализации. Ключевые слова: МРТ, цифровая обработка, шумоподавление, коррекция артефактов, сегментация изображений, извлечение признаков, реконструкция изображений, машинное обучение, медицинская визуализация, точность диагностики.