Большинство существующих алгоритмов автоматической 3D-морфометрии мозга предназначены для работы с МРТ-снимками, имеющими почти изотропное разрешение около 1 мм и специфический контраст (обычно T1-взвешенные изображения, такие как MP-RAGE). Это ограничение препятствует анализу миллионов клинических снимков, которые ежегодно выполняются с большим межсрезовым расстоянием («толстые срезы»). Невозможность количественного анализа таких данных затрудняет внедрение методов точной диагностики в широкую медицинскую практику. В работе предлагается метод, позволяющий синтезировать высококачественные изотропные объемы из стандартных клинических сканов.
Исследователи представили метод для синтеза высококачественных 3D-изображений мозга из обычных клинических МРТ-снимков с низким разрешением. Алгоритм объединяет сверхразрешение и синтез контраста, позволяя восстанавливать детализацию до 1 мм даже при использовании данных разной ориентации. Это открывает возможность автоматизированного анализа миллионов архивных медицинских сканов, которые ранее были непригодны для точной морфометрии.