К новостям
AI
ОбычнаяНовостьAI

Smart Engines продемонстрировал портативный томограф: полное исследование от съёмки до 3D‑картинки

Во второй части серии Smart Engines показал, как их томограф в чемодане проходит весь цикл сканирования – от первого кадра на смартфоне до готовой 3D‑модели.

26 сентября 2026 г.Habr AI

Что показали исследователи Smart Engines

Во второй части серии статей, опубликованных на Habr AI, команда Smart Engines представила полный видеоматериал работы их нового портативного томографа. В отличие от первой части, где рассказывалось о конструкции устройства, здесь мы видим одну съемку от начала до конца – от первого кадра, снятого обычным смартфоном, до финального 3‑D‑изображения.

Ключевые детали устройства

  • Габариты и вес: томограф помещается в чемодан формата 55 × 40 × 20 см и весит около 7 кг.
  • Энергопотребление: работает от аккумулятора 12 В, обеспечивает до 30 минут непрерывного сканирования.
  • Время сканирования: один проход по объекту занимает ≈30 сек, после чего система автоматически формирует набор 2‑D срезов.
  • Доза облучения: благодаря использованию низкоэнергетических рентгеновских лучей, средняя доза составляет 0,5 мСв – сравнима с обычным рентгеном грудной клетки.

Процесс от съёмки до 3‑D‑модели

  1. Запись на смартфон – исследователи фиксируют каждый этап: подготовку, позиционирование, запуск сканера.
  2. Сбор данных – томограф генерирует 256 срезов с разрешением 512 × 512 пикселей.
  3. Реконструкция – встроенный процессор (CPU + GPU) преобразует срезы в объёмный массив за ≈2 минуты.
  4. Визуализация – полученная 3‑D‑картина экспортируется в форматы DICOM и STL, готова к дальнейшему анализу.

Полный видеоролик и технические детали доступны в оригинальной статье: https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/1086680/.

Почему это важно

Портативные томографы открывают возможности для медицинской диагностики в полевых условиях, а также для исследований в области AI‑поддержки визуализации, где большие объёмы данных могут быть обработаны непосредственно на устройстве без обращения к облаку.

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для AI‑разработчиков это значит новые наборы реальных медицинских данных, которые можно использовать для обучения моделей реконструкции и сегментации. Студенты курсов получат пример edge‑вычислений: обработка рентгеновских срезов прямо на устройстве. Однако стоит помнить о регуляторных ограничениях и необходимости соблюдения этических норм при работе с персональными данными.

Похожие новости