| Название НИОКТР |
Волновая томография: суперкомпьютерное моделирование, машинное обучение и эксперимент.
|
| Аннотация |
Проект направлен на исследование и разработку методов идентификации моделей волновых процессов математической физики и на создание, обоснование и применение численных методов решения прямых и обратных задач акустики, включая технологии нейронных сетей, и исследование совмещения рассматриваемых подходов, а также апробация разрабатываемых вычислительных технологий на экспериментальных данных.
В процессе реализации Проекта будет решена задача разработки и совершенствования алгоритмов и устройств многоракурсной акустической томографии для относительно экономичного массового обследования населения на предмет ранней диагностики новообразований в мягких биологических тканях. Актуальность данной задачи не вызывает сомнения – такая диагностика на ранней стадии позволяет проводить лечение максимально результативно.
Проект является логическим продолжением и развитием проекта РНФ № 19-11-00154 (2019-2021 гг) и проекта № 19-11-00154 (продление, 2022-2023 гг) “Создание принципиально новых математических моделей акустической томографии в медицине. Численные методы, высокопроизводительные вычисления и комплексы программ”, руководитель – М.А. Шишленин.
В проекте будут изучены задачи определения коэффициентов системы уравнений акустики, записанной в виде законов сохранения, по дополнительной информации о решении соответствующих прямых задач, заданной на границе (или ее части) исследуемой области, возникающих в медицинской волновой томографии. Для повышения разрешающей способности восстановления акустических параметров среды будут использоваться динамические данные об акустическом давлении и информация о временах прихода волн (совместное решение обратной динамической и кинематической задачи).
В ходе выполнения проекта планируется создать цифровую модель принципиально нового акустического томографа, полностью соответствующую экспериментальной установке создаваемой в лаборатории акустики физического факультета МГУ и апробировать на реальных данных.
Актуальность проекта заключается в необходимости развития теории и эффективных численных алгоритмов решения трехмерных прямых и обратных задач акустики и в необходимости создания отечественного программного обеспечения для акустической томографии в медицине.
Научная новизна проекта состоит
- в комплексном подходе к исследованию проблемы решения трехмерных прямых и обратных задач акустики, включающего исследование влияния различных эффектов на разрешающую способность акустической томографии;
- в реализации новых численных методов решения задач идентификации трехмерных моделей акустики на высокопроизводительных станциях с использованием технологий нейронных сетей, разработке комплекса программ и прототипа первого отечественного программного обеспечения для решения трехмерных обратных задач для гиперболических уравнений и апробация разработанных алгоритмов на реальных данных.
Томограммы будут отражать не только структурные особенности биологической ткани, но и количественные значения акустических характеристик. Это принципиальное отличие томографических систем от УЗИ-систем. Такой переход от качественного описания к количественным значениям возможен только при многоракурсном обследовании.
На настоящем этапе необходимы модификация и адаптация алгоритмов для обработки не только модельной, но и экспериментальной информации, получаемой в реальных условиях. Такая адаптация оказывается на практике весьма нетривиальной и трудоемкой задачей. В то же время, социальная значимость медицинских ультразвуковых томографов, доведенных до стадии работы в клинических условиях, очевидна.
Преимущество междисциплинарного подхода состоит в том, что коллектив Организации-соисполнителя имеет задел в области физических принципов и методов восстановления упругих и акустических характеристик биологических тканей томографическими методами и реализацию на практике в виде конкретных инженерных решений.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
1
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
60000.0
|
| Дата начала |
2025-05-22
|
| Дата окончания |
2028-12-15
|
| Номер контракта |
Протокол №6
|
| Дата контракта |
2025-03-31
|
| Количество отчетов |
4
|
| УДК |
519.62/.64
|
| Количество просмотров |
7
|
| Руководитель работы |
Шишленин Максим Александрович
|
| Руководитель организации |
Марченко Михаил Александрович
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ГЕОФИЗИКИ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-07-07 08:38:33 UTC, 2025-07-07 08:38:33 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области медицинских наук
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
машинное обучение; обратные задачи; волновая томография; экспериментальные данные; регуляризация; суперкомпьютерное моделирование
|
| Соисполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ М.В.ЛОМОНОСОВА"
|
| Типы НИОКТР |
Фундаментальное исследование
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
27.41.19 - Численные методы решения дифференциальных и интегральных уравнений
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Прикладная математика
|
| Приоритеты научно-технического развития |
в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;
|
| Регистрационные номера |
nioktr: {'id': 'G2U4U68XC9LUO84EK9BZSB0H'}
|
