ИИ 11 октября 2026, 20:01 МСК

MIT создала ИИ-модель FleXray для разметки рентгеновских снимков и совмещения с КТ

Исследователи MIT, Массачусетской больницы общего профиля и Гарвардской медицинской школы разработали FleXray, выделяющую на рентгене 60 анатомических структур.

В тестах на 213 снимках рентгеноскопии разметка FleXray снизила медианную ошибку совмещения с КТ с 335 до 1,2 мм, а долю неудачных попыток — с 86% до 13%. Это помогает сопоставлять положение структур на снимке с их расположением в трёхмерной модели, в том числе во время операций.

Модель обучали на синтетических рентгеновских изображениях, созданных из размеченных КТ; реалистичные шумы, вариации экспозиции и метки добавляли с помощью FLUX.2. В основе лежит нейросеть U-Net. На 8 независимых наборах средний коэффициент Dice составил 0,875: FleXray обошла универсальные PAXray, TotalSegmentator2D и FluoroSAM на 7 наборах, но специализированные nnU-Net показали 0,914.

При оценке сколиоза средняя ошибка угла Кобба составила 5,13° против 6,38° у TotalSegmentator2D. Обработка выполняется на устройстве пользователя через WebGPU, а при его отсутствии — через WebAssembly.

• 60 анатомических структур
• Ошибка совмещения с КТ: с 335 до 1,2 мм
• Средний Dice на 8 наборах — 0,875