Компания Smart Engines, известная своими решениями в области компьютерного зрения и распознавания, представила сообществу Хабра футуристичный проект под названием X-SLAM. Речь идёт о портативном компьютерном томографе, который умещается в чемодане и способен выполнять трёхмерную реконструкцию без традиционного кольца гентри. Разработка велась несколько лет, и, по словам авторов, в неё были вложены все силы и душа. Технология позиционируется как альтернатива громоздким стационарным КТ-сканерам, форма и принципы работы которых не менялись последние 50 лет. За это время инженерная мысль в области компьютерной томографии фактически вращалась вокруг кольца гентри — настолько оно стало привычным, что воспринимается как неотъемлемая часть томографа. Однако, как подчёркивают разработчики, концепция рентгеновской КТ с этим кольцом никак не связана: в сущности для томографии достаточно снять несколько рентгеновских проекций под неодинаковыми ракурсами и решить обратную задачу. Именно эта идея и легла в основу X-SLAM. У технологии за время разработки было несколько рабочих названий: «3D рентгенография», «Томография с рук», «Томограф в чемодане» и «Томограф свободного позиционирования», пока авторы не остановились на финальном варианте.

Суть идеи заключается в том, чтобы отказаться от жёсткой геометрии кольца и использовать ручной портативный рентгеновский источник, перемещаемый оператором вокруг объекта. Детектор при этом остаётся неподвижным, а положение источника в пространстве определяется с помощью алгоритмов, аналогичных визуальному SLAM (одновременная локализация и картирование). В видимом диапазоне V-SLAM позволяет роботу или смартфону одновременно определять собственное положение и восстанавливать структуру окружающего пространства на основе сопоставления особых точек на разных кадрах. В отличие от классической томографии, где источник и детектор вращаются по заданной траектории, здесь траектория произвольна, а число проекций может быть значительно меньше. Авторы подчёркивают, что для томографии в принципе достаточно нескольких рентгенограмм под разными углами, а не тысяч снимков, как в медицинских КТ. Когда идея объединить КТ и V-SLAM сформулирована, она кажется достаточно очевидной, и даже возникает ощущение, что такие устройства наверняка уже существуют.

Однако при попытке применить V-SLAM к рентгеновскому диапазону выяснилось, что стандартные алгоритмы не работают напрямую. В обычном V-SLAM камера калибрована, а её внутренние параметры (фокусное расстояние) неизвестны, но постоянны. Решение при этом определяется лишь с точностью до гомотетии: абсолютный масштаб реконструкции по изображениям восстановить невозможно, поэтому все положения камер и точки сцены могут быть одновременно умножены на один и тот же коэффициент без изменения наблюдаемых изображений на сенсоре. Эту проблему можно обойти, например, используя пару калиброванных камер, расположенных на известном фиксированном расстоянии друг от друга. Классическая томография полностью укладывается в модель камеры-обскуры с той особенностью, что «сцена» находится внутри виртуальной камеры, между оптическим центром и сенсором-детектором. Но в случае X-SLAM источник излучения перемещается относительно детектора произвольно, поэтому меняются и внешние, и внутренние параметры «камеры». Это приводит к тому, что задача определения траектории источника имеет не единственное решение, а целое четырёхпараметрическое семейство преобразований, называемых аксиальными коллинеациями. Иными словами, по одним и тем же проекциям можно восстановить разные траектории, что делает реконструкцию неоднозначной.

Тем не менее, исследователи не остановились перед трудностями. Они предложили использовать итерационный КТ-реконструктор в связке с модифицированным алгоритмом оценки положения источника. В качестве первого шага детектор фиксируется, объект укладывается на него, а оператор вручную перемещает портативный рентгеновский аппарат, делая серию снимков. Затем полученные проекции обрабатываются для восстановления трёхмерной структуры. По словам разработчиков, точность определения взаимного расположения источника и детектора пока недостаточна для диагностических задач, но прогресс уже есть. В будущем они планируют улучшить алгоритмы и повысить качество изображений. Специалисты по КТ, к которым авторы относят и себя, изначально предупреждали, что ничего не получится: точности определения взаимного расположения источника и детектора не хватит, проекций будет слишком мало, они будут низкого качества, а эксперимент окажется слишком долгим, ведь портативный рентген снимает каждую проекцию по несколько секунд, а проекций нужно никак не меньше сотни. Для сравнения, классические томографы делают тысячи, а иногда и десятки тысяч проекций менее чем за минуту и с точностью определения угла съёмки в десятые доли градуса. Даже при достаточном числе проекций диагностическая ценность изображений оказывается под вопросом из-за артефактов, связанных с произвольным выбором траектории.

Контекст разработки важен для понимания её места на рынке. Сегодня портативными томографами часто называют тяжёлые передвижные устройства, которые можно перекатить из палаты в палату или перевезти на грузовике. Настоящая миниатюризация КТ до сих пор считалась практически невозможной из-за сложности обеспечения точной геометрии и большого числа проекций. Smart Engines предлагает принципиально иной подход, который может найти применение в полевых условиях, в удалённых больницах, при оказании помощи в зонах бедствий и даже в ветеринарии. Однако для клинического использования технологии ещё предстоит пройти путь сертификации и доказательства диагностической ценности. В сравнении с альтернативами, такими как мобильные КТ-сканеры или портативные рентгеновские аппараты, X-SLAM обещает трёхмерную визуализацию без необходимости перевозить тяжёлое оборудование. Но пока неясно, насколько качество получаемых изображений будет сопоставимо с классической КТ. Конкуренты в лице крупных производителей медицинской техники (Siemens, GE, Philips) также работают над портативными решениями, но их устройства по-прежнему используют гентри. Российская разработка может стать прорывом, если команде удастся решить математические и инженерные проблемы.

Для российского рынка ИИ и медицинской техники проект Smart Engines имеет особое значение. Компания уже известна своими решениями в области компьютерного зрения и распознавания, и выход в смежную область медицинской визуализации демонстрирует амбиции российских разработчиков конкурировать на глобальном уровне. Если технология X-SLAM докажет свою состоятельность, она может занять нишу, где традиционная КТ недоступна из-за стоимости, габаритов или условий эксплуатации. Это особенно актуально для отдалённых регионов, где установка стационарного томографа экономически нецелесообразна. В будущем Smart Engines планирует продолжить исследования и, возможно, вывести продукт на рынок. Открытыми остаются вопросы о времени сканирования, дозе облучения, разрешении и стоимости устройства. Также неясно, как будет организована регуляторная процедура. Тем не менее, сама попытка создать портативный томограф заслуживает внимания, а технология X-SLAM может найти нишу в областях, где традиционная КТ недоступна. Следить за развитием проекта можно на Хабре, где авторы обещают публиковать новые подробности.