Медицинская Техника / Медицинская техника №2, 2026 / с. 24-27

Оптимизация физических параметров внешней среды для обеспечения эффективной работы магнитно-резонансного томографа

А.Б. Шумм, Н.К. Киселев, Д.В. Волков, Е.И. Демихов, В.В. Лысенко, Н.В. Катунин, И.А. Степин, М.К. Седанкин, И.К. Хальзев, У.И. Вяткина

Аннотация

В исследовании рассматривается математическое моделирование инженерных систем магнитно-резонансного томографа с точки зрения оптимизации параметров внешней среды, в которой размещается разрабатываемое медицинское изделие. Моделирование проведено с помощью программного обеспечения «REPEAT 4.1.0». В результате моделирования подтверждена эффективность выбранных технических решений, полученных в ходе разработки томографа.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Алексей Борисович Шумм, канд. физ.-мат. наук, зам. руководителя проекта по разработке программного обеспечения,

Николай Константинович Киселев, гл. конструктор,

Дмитрий Владимирович Волков, ведущий инженер-программист, проектный офис МРТ, АО «Научно-исследовательский институт технической физики и автоматизации»,

Евгений Иванович Демихов, д-р физ.-мат. наук, профессор, научный руководитель проекта, проектный офис «Оборудование», АО «РОСАТОМ ТЕХНОЛОГИИ ЗДОРОВЬЯ», высококвалифицированный гл. научный сотрудник, отделение физики твердого тела, криогенный отдел, лаборатория криогенной техники и МРТ, ФГБУН «Физический институт им. П.Н. Лебедева» РАН,

Валерий Викторович Лысенко, инженер по криосистемам, проектный офис МРТ, АО «Научно-исследовательский институт технической физики и автоматизации», высококвалифицированный научный сотрудник, отделение физики твердого тела, криогенный отдел, лаборатория криогенной техники и МРТ, ФГБУН «Физический институт им. П.Н. Лебедева» РАН,

Николай Викторович Катунин, инженер 1 категории,

Иван Андреевич Степин, инженер 2 категории, отдел облачных решений, группа по инжинирингу и технической поддержке, ООО «ДЖЭТ ЛАБ»,

Михаил Константинович Седанкин, канд. техн. наук, зав. лабораторией, лаборатория инновационных медицинских технологий, ФГБУ «Государственный научный центр Российской Федерации – Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна»,

Игорь Константинович Хальзев, техник,

Ульяна Ильинична Вяткина, техник, проектный офис МРТ, АО «Научно-исследовательский институт технической физики и автоматизации», г. Москва,

e-mail: msedankin@yandex.ru

Список литературы

1. Blinov N.N., Snopova K.A. Problems of certification and quality monitoring of magnetic resonance imaging rooms // Biomedical Engineering. 2014. Vol. 48. № 3. PP. 153-155.

2. Васильев Ю.А., Кудрявцев Н.Д., Мухортова А.Н. и др. Показатели деятельности отделений лучевой диагностики Департамента здравоохранения города Москвы в 2016-2022 гг. // Менеджер здравоохранения. 2024. № 5. С. 36-48.

3. Bagdinov A., Demikhov E., Kostrov E. et al. Performance test of 1.5 T cryogen-free orthopedic MRI magnet // IEEE Transactions on Applied Superconductivity. 2017. Vol. 28. № 3. PP. 1-4.

4. Кремнева Е.И., Коновалов Р.Н., Кротенкова М.В. Функци ональная магнитно-резонансная томография // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2011. Т. 5. № 1. С. 30-34.

5. Рекомендации по проектированию кабинета магнитно-резонансной томографии: методические рекомендации / Д.С. Семенов, А.В. Смирнов, Е.С. Ахмад и др. / Серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». Вып. 74. – М.: ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ», 2021. 52 с.

6. Зубков М.А., Андрейченко А.Е., Кретов Е.И. и др. Магнитно-резонансная томография человека в сверхвысоком поле: новые задачи и новые возможности // Успехи физических наук. 2019. Т. 189. № 12. С. 1293-1314.

7. Штарк М.Б., Коростышевская А.М., Резакова М.В. и др. Функциональная магнитно-резонансная томография и нейронауки // Успехи физиологических наук. 2012. Т. 43. № 1. С. 3-29.

8. Liu Y., Leong A.T.L., Zhao Y. et al. A low-cost and shielding- free ultra-low-field brain MRI scanner // Nature Communications. 2021. Vol. 12. № 1. P. 7238.

9. Lerch J.P., Van Der Kouwe A.J., Raznahan A. et al. Studying neuroanatomy using MRI // Nature Neuroscience. 2017. Vol. 20. № 3. PP. 314-326.

10. https://repeatlab.ru/. Программное обеспечение «REPEAT 4.1.0». АО «ИТЦ «ДЖЭТ». 2025.