Возможность обнаружения драгоценных предметов, спрятанных в секретных камерах, может по-настоящему разжечь воображение. В середине 1960-х годов британский инженер Годфри Хаунсфилд задумался о том, можно ли обнаружить скрытые места в египетских пирамидах, улавливая космические лучи, проходящие через невидимые пустоты.
В течение многих лет он придерживался этой идеи, которую можно перефразировать как "заглянуть в коробку, не открывая ее". В конце концов, он придумал, как использовать высокоэнергетические лучи для обнаружения того, что невидимо невооруженным глазом. Он изобрел способ заглянуть внутрь твердого черепа и получить изображение мягкого мозга внутри.
Первый снимок человеческого мозга с помощью компьютерной томографии - КТ - был сделан 50 лет назад, 1 октября 1971 года. Хаунсфилд так и не добрался до Египта, но его изобретение привело его в Стокгольм и Букингемский дворец.
Инновации инженера
Ранняя жизнь Годфри Хаунсфилда не предполагала, что он многого добьется. Он не был особенно хорошим учеником. В детстве учителя называли его "толстым".
В начале Второй мировой войны он поступил на службу в Королевские военно-воздушные силы Великобритании, но солдатом он был неважным. Однако он был волшебником в обращении с электрическими машинами - особенно с недавно изобретенным радаром, который он сконструировал, чтобы помочь пилотам лучше найти дорогу домой темными пасмурными ночами.
После войны Хаунсфилд последовал совету своего командира и получил диплом инженера. Он практиковался в своей профессии в EMI - компания стала более известной благодаря продаже альбомов Beatles, но начинала она как Electric and Music Industries, с упором на электронику и электротехнику.
Природные таланты Хаунсфилда позволили ему возглавить команду, создававшую самый передовой мейнфреймовый компьютер в Великобритании. Но к 60-м годам EMI хотела уйти с конкурентного компьютерного рынка и не знала, что делать с блестящим, эксцентричным инженером.
Находясь в вынужденном отпуске и размышляя о своем будущем и о том, что он может сделать для компании, Хаунсфилд встретил врача, который пожаловался на плохое качество рентгеновских снимков мозга. Обычные рентгеновские снимки показывают чудесные детали костей, но мозг представляет собой аморфный сгусток ткани - на рентгеновском снимке все выглядит как туман. Это заставило Хаунсфилда задуматься о своей старой идее поиска скрытых структур без открытия коробки.
Новый подход позволяет обнаружить ранее невидимое
Хаунсфилд сформулировал новый подход к проблеме визуализации того, что находится внутри черепа.
Сначала он концептуально разделит мозг на последовательные ломтики - как буханку хлеба. Затем он планировал провести серию рентгеновских лучей через каждый слой, повторяя это для каждого градуса полуокружности. Сила каждого луча будет фиксироваться на противоположной стороне мозга - более сильные лучи указывают на то, что они прошли через менее плотный материал.
Наконец, возможно, в своем самом гениальном изобретении Хаунсфилд создал алгоритм для реконструкции изображения мозга на основе всех этих слоев. Работая в обратном направлении и используя один из самых быстрых новых компьютеров того времени, он смог рассчитать значение для каждой маленькой ячейки каждого слоя мозга. Эврика!
Но возникла проблема: EMI не работала на медицинском рынке и не имела желания влезать туда. Компания позволила Хаунсфилду работать над своим продуктом, но при скудном финансировании. Он был вынужден рыться в мусорных корзинах исследовательских центров и собирать примитивную сканирующую машину - достаточно маленькую, чтобы поместиться на обеденном столе.
Даже после успешного сканирования неодушевленных предметов и, позднее, кошерных коровьих мозгов, власть имущие в EMI остались недовольны. Хаунсфилду необходимо было найти внешнее финансирование, если он хотел продолжить работу над человеческим сканером.
Хаунсфилд был блестящим, интуитивным изобретателем, но не эффективным коммуникатором. К счастью, у него был отзывчивый начальник, Билл Ингхэм, который увидел ценность предложения Хаунсфилда и боролся с EMI за то, чтобы проект остался на плаву.
Он знал, что грантов, которые они могли бы быстро получить, нет, но рассудил, что Министерство здравоохранения и социального обеспечения Великобритании может закупить оборудование для больниц. Чудесным образом Ингхэм продал им четыре сканера еще до того, как они были построены. Тогда Хаунсфилд организовал команду, и они помчались наперегонки, чтобы создать безопасный и эффективный сканер для человека.
Тем временем Хаунсфилду нужны были пациенты, на которых он мог бы опробовать свой аппарат. Он нашел невропатолога, который с некоторой неохотой согласился помочь. Команда установила полноразмерный сканер в больнице Аткинсона Морли в Лондоне, и 1 октября 1971 года они просканировали своего первого пациента: женщину средних лет с признаками опухоли мозга.
Это был небыстрый процесс - 30 минут на сканирование, поездка через весь город с магнитными лентами, 2,5 часа обработки данных на компьютере EMI mainframe и получение изображения с помощью фотоаппарата Polaroid перед возвращением в больницу.
И вот оно - в левой лобной доле - кистозное образование размером со сливу. После этого все другие методы визуализации мозга были устаревшими.
Миллионы компьютерных томографов каждый год
Компания EMI, не имевшая опыта работы на медицинском рынке, внезапно стала обладателем монополии на аппарат, пользующийся большим спросом. Она бросилась в производство и поначалу очень успешно продавала сканеры. Но в течение пяти лет более крупные и опытные компании с большим исследовательским потенциалом, такие как GE и Siemens, стали производить лучшие сканеры и поглощать продажи. В итоге EMI ушла с медицинского рынка и стала примером того, почему лучше сотрудничать с крупными компаниями, а не пытаться сделать это в одиночку.
Инновации Хаунсфилда преобразили медицину. В 1979 году он стал лауреатом Нобелевской премии по физиологии и медицине, а в 1981 году королева посвятила его в рыцари. Он продолжал заниматься изобретениями до последних дней своей жизни в 2004 году, когда он умер в возрасте 84 лет.
В 1973 году американец Роберт Ледли разработал сканер всего тела, который позволял получать изображения других органов, кровеносных сосудов и, конечно же, костей. Современные сканеры работают быстрее, обеспечивают лучшее разрешение и, что самое важное, делают это с меньшим облучением. Существуют даже мобильные сканеры.
К 2020 году технические специалисты будут выполнять более 80 миллионов сканирований ежегодно в стране. Некоторые врачи утверждают, что это число чрезмерно и, возможно, треть из них не нужна. Хотя это может быть правдой, КТ принесла пользу здоровью многих пациентов по всему миру, помогая выявить опухоли и определить необходимость хирургического вмешательства. Они особенно полезны для быстрого поиска внутренних повреждений после несчастных случаев в скорой помощи.
А помните идею Хаунсфилда о пирамидах? В 1970 году ученые поместили детекторы космических лучей в самую нижнюю камеру пирамиды Хафре. Они пришли к выводу, что в пирамиде нет никакой скрытой камеры. В 2017 году другая команда поместила детекторы космических лучей в Великую пирамиду Гизы и обнаружила скрытую, но недоступную камеру. Маловероятно, что она будет исследована в ближайшее время.
Этот прорыв в медицине обычно приписывают одному человеку, Фредерику Бантингу, который искал лекарство от диабета. Но создание надежного средства для лечения диабета зависело от исследований двух других ученых, Оскара Минковского и Сёрена Сёренсена, которые ранее проводили исследования на, казалось бы, несвязанные темы.
История инсулина иллюстрирует тот факт, что медицинские инновации строятся на фундаменте науки, а затем требуются квалифицированные инженеры, чтобы вывести лечение из лаборатории и доставить его людям, которые в нем нуждаются.
Эта идея, в некотором роде, заложена в правилах легкой атлетики. В соревнованиях с несколькими забегами - от студенческого уровня до Олимпийских игр - люди, показавшие более высокое время в ранних забегах, назначаются на средние дорожки в последующих забегах. Другими словами, самые быстрые бегуны получают вознаграждение в виде, как предполагается, лучших дорожек.
Моя недолгая беговая карьера давно позади, но в своей профессиональной деятельности я много думаю об использовании статистики для извлечения смысла из данных. В преддверии Олимпийских игр я решил проверить достоверность фольклора о распределении дорожек, оставшегося со времен моей спринтерской карьеры.
Используя данные Международной ассоциации легкоатлетических федераций за 20 лет, я обнаружил, что давние убеждения о преимуществе дорожки не подтверждаются данными. И на самом деле, в спринте на 200 метров данные свидетельствуют о том, что дорожки, которые часто воспринимаются как наименее желательные, на самом деле являются самыми быстрыми.
Первым шагом в создании модели затонувшего корабля было обучение компьютера тому, как выглядит затонувший корабль. Также важно было научить компьютер отличать затонувшие корабли от рельефа морского дна. Для этого понадобилось множество примеров кораблекрушений. Также нужно было научить модель тому, как выглядит естественное дно океана.
Удобно, что Национальное управление океанических и атмосферных исследований ведет общедоступную базу данных о затонувших кораблях. У нее также есть большая общедоступная база данных различных видов изображений, собранных по всему миру, включая сонарные и лидарные снимки морского дна.
Скорость бега, плавания или гребли, высота или длина прыжка, точность попадания в цель, равновесие или подъем веса в значительной степени зависят от того, на чем сосредоточено внимание спортсмена.
Исследования показывают, что то, на чем концентрируется внимание спортсмена, может стать разницей между завоеванием золота и непопаданием в команду. Удивительным может оказаться тот факт, что переключение внимания с себя - того, что происходит в вашем теле, - на то, что находится снаружи - то, чего вы пытаетесь достичь, - является выигрышной стратегией.
Техническая поддержка проекта ВсеТут