МРТ

META COIL, Новый физтех
МРТ, Новый физтех

 

Магнитно-резонансная томография (МРТ) на сегодняшний день является перспективным инструментом медицинской визуализации, благодаря высокой информативности и точности получения данных. При этом МРТ является неинвазивным и сравнительно безопасным для здоровья пациентов методом медицинской диагностики.

Мы создаём прорывные идеи и развиваем уникальные компетенции для расширения возможностей МРТ. 

С нами работают специалисты в области радиофизики и физики магнитного резонанса, врачи-рентгенологи и клинические специалисты, математики, программисты и инженеры.

Мы работаем с клиническими специалистами над проектами, посвященными использованию устройств на основе новых материалов и нейросетевых алгоритмов для скрининга рака, оценки функции сердца и диагностике артроза сложных суставов. Мы работаем над прогнозированием развития сколиоза, функциональными исследованиям мозга человека, обследованием периферической нервной системы и энергетических процессов в мышечной ткани. Мы разрабатываем новые методы реконструкции изображений и сбора данных, стремясь сделать МРТ сканирование еще быстрее, безопаснее и точнее.

Наши физики исследуют способы применения метаматериалов, метаповерхностей и специальных керамик в качестве новых, более эффективных приёмо-передающих антенн в МРТ, изучают и сверхвысокодобротные, и сверхширокополосные, и меняющиеся во времени, и практически невидимые устройства с точки зрения их применения для расширения возможностей томографии. Мы разрабатываем новые типы экранов, новые искусственные материалы, а также новые импульсные последовательности и методики сканирования.

Инженеры нашей группы создают устройства для сверхбыстрого сканирования, для одновременного сканирования различных атомов, для фокусировки МРТ на отдельных анатомических областях или органах, для подавления электрического и акустического шума и для осуществления полностью беспроводной передачи данных в МРТ.

Мы делаем МРТ лучше.

Сотрудники

META COIL, Новый физтех
МРТ, Новый физтех

Публикации

2023

2022

2021

2020

34.
33.
Vsevolod Vorobyev
Irena Zivkovic
Redha Abdeddaim
Andrew Webb
, vol.
320
, pp.
106835
, 2020
[DOI:
10.1016/j.jmr.2020.106835
] [ IF:
2.229
, SJR:
0.777
]
32.
, vol.
117
, pp.
103701
, 2020
[DOI:
10.1063/5.0016086
] [ IF:
3.791
, SJR:
1.182
, NI:
0,88
]
31.
Sergei Kurdjumov
Redha Abdeddaim
Stefan Enoch
Constantin Simovski
, vol.
69
, pp.
1094-1106
, 2020
[DOI:
10.1109/tap.2020.3016495
] [ IF:
4.388
, SJR:
1.652
]
30.
Viacheslav Ivanov
Anna Mikhailovskaya
Egor Kretov
Ivan Sushkov
Elizaveta Nenasheva
  , vol.
11
, pp.
3840
, 2020
[DOI:
10.1038/s41467-020-17598-3
] [ IF:
14.919
, SJR:
5.559
, NI:
0.72
]
27.
Bent Folded-End Dipole Head Array for Ultra-High-Field Magnetic Resonance Imaging Turns “Dielectric Resonance” from an Enemy to a Friend
N. Avdievich
L. Ruhm
K. Scheffler
A. Henning
[DOI:
10.1002/mrm.28336
] [ IF:
4.668
, SJR:
1.696
]
26.
R. Abdeddaim
D. Berrahou
A. Raaijmakers
N. Avdievich
S. Enoch
Constantin Simovski
, vol.
13
, pp.
064004
, 2020
[DOI:
10.1103/physrevapplied.13.064004
] [ IF:
4.985
, SJR:
1.883
]
25.
23.
Deep learning-based fully automatic segmentation of wrist cartilage in MR images.
Efimtcev Aleksandr Y.
Fokin Vladimir A.
Levchuk Anatoliy G.
D. Bendahan
, vol.
e4320
, 2020
[DOI:
10.1002/nbm.4320
] [ IF:
4.044
, SJR:
1.278
]

2019

20.
Control of the magnetic near-field pattern inside MRI-machine with tunable metasurface
[DOI:
10.1063/1.5099413
] [ IF:
3.597
, SJR:
1.343
, NI:
1
]
19.
Marine A. C. Moussu
Luisa Ciobanu
Sergej Kurdjumov
Elizaveta Nenasheva
Boucif Djemai
Marc Dubois
Andrew Webb
Stefan Enoch
Redha Abdeddaim
  , vol.
31
, pp.
1900912
, 2019
[DOI:
10.1002/adma.201900912
] [ IF:
27.398
, SJR:
10.571
, NI:
0.27
]
18.
Masoud Sharifian Mazraeh Mollaei
Sergei Kurdjumov
Constantin Simovski
, vol.
164
, pp.
155-166
, 2019
[DOI:
10.2528/pier18101703
]
17.
Xiang Ni
S. Hossein Mousavi
Daria A. Smirnova
Andrea Alú
Alexander Khanikaev
, vol.
114
, pp.
31103
, 2019
[DOI:
10.1063/1.5055601
] [ IF:
3.597
, SJR:
1.343
, NI:
0.37
]
16.
de Muinck Keizer Daan M.
Pathmanathan Angela U.
Kerkmeijer Linda G.W.
van der Voort van Zyp Jochem RN
Tree Alison C
C.A.T. van den Berg
JCJ de_Boer
, vol.
64
, pp.
07NT02
, 2019
[DOI:
10.1088/1361-6560/ab09a6
] [ IF:
2.883
, SJR:
1.143
]

2018

15.
, vol.
62
, pp.
1214-1232
, 2018
[DOI:
10.3367/UFNe.2018.12.038505
] [ IF:
3.090
, SJR:
0.731
]
14.
, vol.
98
, pp.
174302
, 2018
[DOI:
10.1103/PhysRevB.98.174302
] [ IF:
3.736
, SJR:
1.502
]
13.
, vol.
108
, pp.
609-613
, 2018
[DOI:
10.1134/S0021364018180017
] [ IF:
1.412
, SJR:
0.500
]
12.
M.S.M. Mollaei
Sergei Kurdjumov
Constantin Simovski
[DOI:
10.1016/j.photonics.2018.10.001
] [ IF:
1.575
, SJR:
0.433
]
10.
Mikhail Gulyaev V.
Nikolai Anisimov V.
Dmitry Volkov V.
Yury Pirogov A.
, vol.
31(8)
, pp.
e3952
, 2018
[DOI:
10.1002/nbm.3952
] [ IF:
3.414
, SJR:
1.708
]
9.
Anna Mikhailovskaya
Dmitry Dobrykh
Ivan Sushkov
Andrew Webb
, vol.
291
, pp.
47-52
, 2018
[DOI:
https://doi.org/10.1016/j.jmr.2018.04.010
] [ IF:
2.689
, SJR:
0.950
]
8.
van den Berg Cornelis A.T.
Dmitry Dobrykh
Dmitriev Dmitry S.
Aleksandr Efimtcev Y.
Andrey Sokolov V.
Fokin Vladimir A.
, vol.
80
, pp.
1726-1737
, 2018
[DOI:
10.1002/mrm.27140
] [ IF:
3.858
, SJR:
1.985
]
6.
Anton Nikulin
Elodie Georget
Benoit Larrat
Djamel Berrahou
Luisa Neves
Pierre Sabouroux
Stefan Enoch
Redha Abdeddaim
, vol.
8
, pp.
9190
, 2018
[DOI:
10.1038/s41598-018-27327-y
] [ IF:
4.011
, SJR:
1.414
]

2017

5.
, vol.
112
, pp.
33501
, 2017
[DOI:
10.1063/1.5013319
] [ IF:
3.495
, SJR:
1.382
]
3.
Paul de_Bruin
Irena Zivkovic
Efthymios Kallos
Andrew Webb
, vol.
286
, pp.
78-81
, 2017
[DOI:
10.1016/j.jmr.2017.11.013
] [ IF:
2.586
, SJR:
1.182
]

2016

2.
  , vol.
28
, pp.
1832-1838
, 2016
[DOI:
10.1002/adma.201504270
] [ IF:
19.791
, SJR:
9.184
]

2014