AI w tomografie ujawnia amulety i nietypową wątrobę w mumii egipskiego dziecka

·
2 min
Zrodło: https://szpital.lublin.pl/
Zrodło: https://szpital.lublin.pl/

Jak tomografia komputerowa i AI pomagają badać egipską mumię dziecka

1
1. Przygotowanie zabytku
Zaplanowanie transportu mumii z Muzeum Archidiecezjalnego we Wrocławiu do Lublina oraz organizacja badań tak, by nie zakłócić pracy szpitala.
2
2. Skanowanie 80‑rzędowym tomografem
Rejestracja danych z warstw o grubości 0,5 mm w celu uzyskania szczegółowego obrazu wewnętrznej struktury mumii.
3
3. Rekonstrukcje 3D i wielopłaszczyznowe
Opracowanie trójwymiarowych modeli i przekrojów umożliwiających „wirtualne otwarcie” mumii bez naruszania jej struktury.
4
4. Analiza z użyciem AI
Wykorzystanie algorytmów rekonstrukcyjnych wspomaganych sztuczną inteligencją do redukcji szumów i zwiększenia rozdzielczości obrazów.
5
5. Interpretacja wyników
Identyfikacja amuletów, ocena stanu narządów wewnętrznych, określenie praktyk balsamowania i możliwego pochodzenia mumii.
6
6. Dalsze badania interdyscyplinarne
Wykorzystanie danych obrazowych do rekonstrukcji twarzy, badań genetycznych oraz analizy tajemniczego przedmiotu na klatce piersiowej.

Opracowano na podstawie opisu projektu badawczego szpitala w Lublinie i zespołu Uniwersytetu Wrocławskiego.

Radiolodzy z Wojewódzkiego Szpitala Specjalistycznego im. Stefana Kardynała Wyszyńskiego w Lublinie przeprowadzili wysokospecjalistyczne badania egipskiej mumii chłopca przy użyciu 80‑rzędowego tomografu komputerowego i algorytmów sztucznej inteligencji. Przedmiotem badań była mumia dziecka w wieku około 8–10 lat, pochodząca ze zbiorów Muzeum Archidiecezjalnego we Wrocławiu, dostarczona do Lublina na prośbę Muzeum Narodowego w Lublinie. Uzyskane wyniki dały bezprecedensowy wgląd w stan zachowania ciała i technikę balsamowania sprzed około dwóch tysięcy lat. Szpital w Lublinie wykorzystał aparat zdolny do rejestracji danych w warstwach o grubości zaledwie 0,5 mm. Pozwoliło to na wykonanie wielopłaszczyznowych i trójwymiarowych rekonstrukcji wnętrza mumii bez naruszania jej struktury. Dyrektor placówki, Piotr Matej, podkreślił, że ta sama aparatura na co dzień służy ratowaniu życia i zdrowia pacjentów, a projekt wymagał precyzyjnego zaplanowania logistycznego, by nie zakłócić pracy oddziałów i zapewnić bezpieczeństwo zabytkowi podczas transportu i badań. Dane zarejestrowane przy al. Kraśnickiej stały się fundamentem prac naukowych, które zaowocowały kolejnymi publikacjami w prestiżowych czasopismach. Największym wyzwaniem okazała się interpretacja obrazów. Zespół zastosował nowoczesne algorytmy rekonstrukcyjne wspomagane sztuczną inteligencją, co pozwoliło zredukować szumy i uzyskać bardzo wysoką rozdzielczość. Radiolodzy zidentyfikowali liczne amulety ukryte między warstwami tkanin oraz obecność wątroby, rzadko pozostawianej w ciele w klasycznym procesie balsamowania. Kierownik Zakładu Diagnostyki Obrazowej i Radiologii Zabiegowej, lek. Maciej Mazgaj, ocenił, że była to możliwość zajrzenia do wnętrza ponad dwutysiącletniego zabytku z użyciem narzędzi wykorzystywanych na co dzień w diagnostyce pacjentów ambulatoryjnych i hospitalizowanych. Mumia, którą badali radiolodzy, trafiła do Wrocławia w 1914 r. jako część antycznej kolekcji kardynała Adolfa Bertrama, a następnie zasiliła zbiory dzisiejszego Muzeum Archidiecezjalnego. Analizy antropologiczne wskazują, że należała do chłopca zmarłego w wieku około ośmiu lat. Z dotychczasowych badań wynika, że mózg usunięto przez jamę nosową, a większość narządów wewnętrznych również wyjęto, co jest zgodne z egipską praktyką balsamowania. Wraz z bandażami i kartonażem mumia ma długość 123 cm, a głowa i szyja są częściowo rozpakowane, z widoczną twarzą i warstwą substancji balsamujących, które umacniają bandaże. Porównanie kartonażu sugeruje pochodzenie z południowej części Górnego Egiptu, prawdopodobnie z rejonu Kom Ombo lub Asuanu. Zespół badawczy Uniwersytetu Wrocławskiego i Międzynarodowej Fundacji Mummy Research Center wykorzystuje obecnie dane z Lublina do dalszych analiz. Naukowcy planują rekonstrukcję twarzy dziecka i badania genetyczne, a prześwietlenia wskazują na obecność nieokreślonego przedmiotu na klatce piersiowej, który może okazać się papirusowym zwojem zawierającym m.in. imię chłopca. Projekt pokazuje, że szpitale dysponujące zaawansowaną infrastrukturą obrazową mogą stawać się partnerami w interdyscyplinarnych badaniach nad dziedzictwem kulturowym i rozwijać kompetencje zespołów w pracy z nowymi zastosowaniami AI w diagnostyce obrazowej.

Kluczowe parametry i ustalenia badań lubelskich radiologów nad egipską mumią dziecka

ObszarSzczegółWartość / Opis
Wiek dzieckaSzacowany wiek w chwili śmierciok. 8–10 lat
Czas powstania mumiiPrzybliżony wiek zabytkuok. 2000 lat
Długość mumiiWraz z bandażami i kartonem123 cm
TomografTyp urządzenia80‑rzędowy tomograf komputerowy
Grubość warstwy skanowaniaMinimalna grubość cięcia0,5 mm
Stan narządów wewnętrznychMózgUsunięty przez jamę nosową
Stan narządów wewnętrznychWiększość narządów jamy brzusznejUsunięta, zgodnie z praktyką balsamowania
Stan narządów wewnętrznychWątrobaPozostawiona w ciele (sytuacja nietypowa)
Elementy dodatkoweAmuletyLiczne, między warstwami tkanin
Możliwe pochodzenieRegion geograficznyPołudniowa część Górnego Egiptu (Kom Ombo, Asuan lub inna nekropola w regionie)

Na podstawie materiałów Wojewódzkiego Szpitala Specjalistycznego w Lublinie, Uniwersytetu Wrocławskiego oraz doniesień medialnych (Dziennik.pl, MedExpress).

Pierwsi napisali na ten temat

Komentarze (0)

0/2000

Powiązane artykuły

AI Synektik–Carebot wesprze mammografię i RTG w całej Polsce

Centrum e-Zdrowia zawarło z konsorcjum Synektik i Carebot umowę na dostawę, wdrożenie i utrzymanie modeli sztucznej inteligencji dla diagnostyki obrazowej. Rozwiązania mają działać w centralnej Platformie Usług Inteligentnych i wspierać radiologów w publicznym systemie ochrony zdrowia.

26 sierpnia 2026

Jak AI rewolucjonizuje wczesne wykrywanie raka piersi w Szwecji?

Badanie Szpitala Uniwersyteckiego Karolinska objęło prawie 90 tys. mammogramów od ponad 31 tys. pacjentek z czterech regionów Szwecji. Wyniki opublikowane w „Radiology” pokazują, że algorytmy częściej wskazywały podwyższone ryzyko u kobiet, u których później rozpoznano raka piersi.

13 czerwca 2026

Niemiecki szpital stosuje AI i zasadę czterech oczu w badaniach raka płuc

Niemiecka placówka medyczna uruchomiła system podwójnej oceny wyników niskodawkowej tomografii komputerowej u osób z grup podwyższonego ryzyka. Program opiera się na cyfrowej wymianie danych z gabinetami radiologicznymi oraz wsparciu sztucznej inteligencji. Pierwsza weryfikacja kliniczna potwierdziła gotowość szpitala do masowej diagnostyki.

23 lipca 2026

Metaanaliza z Chin: AI zwiększa wykrywalność pięciu z siedmiu analizowanych nowotworów

Naukowcy z Chin przeanalizowali 49 randomizowanych badań z lat 2017–2024 i sprawdzili, czy sztuczna inteligencja poprawia wykrywanie zmian nowotworowych w obrazowaniu medycznym. Największe efekty odnotowano w raku płuca i przełyku, a korzyści widoczne były też w przypadku jelita grubego, prostaty i piersi.

26 czerwca 2026

Sztuczna inteligencja zwiększa wykrywalność polipów podczas kolonoskopii

Wieloośrodkowe badanie z udziałem 998 dorosłych pacjentów potwierdziło również wzrost wykrywalności zmian przedrakowych (gruczolaków) z 36,1 do 52,3 procent. Zastosowanie algorytmów AI przełożyło się na wyższą średnią liczbę wykrytych zmian w jednym badaniu. Narzędzia te pomogły zidentyfikować polipy niezależnie od ich rozmiaru i lokalizacji w jelicie.

21 sierpnia 2026

Sztuczna inteligencja wykrywa wady serca z EKG w dwie sekundy

Podczas kongresu European Society of Cardiology zaprezentowano system AI analizujący mikrowzorce sygnału EKG. Narzędzie osiąga do 81 procent dokładności w wykrywaniu niewydolności serca i do 90 procent przy stenozie aortalnej. Badacze planują pilotażowe wdrożenia w brytyjskich szpitalach NHS w Londynie i Bristolu.

3 września 2026

StartSzukaj