Нейросеть поможет врачам и биологам анализировать биоснимки

В Сколковском институте науки и технологий создали алгоритм для анализа биологических изображений — например, снимков биоматериала, сделанных под микроскопом. Технология позволит ускорить процесс автоматизации ряда биологических исследований, повысит их точность и минимизирует возможность ошибки из-за "человеческого фактора".

Точность анализа биоснимка может быть по-настоящему критичной. Например, когда дело касается исследований биоматериалов для последующего определения онкозаболевания. Полная автоматизация этой области пока невозможна: ни один алгоритм пока что не способен заменить врача с микроскопом. Однако полностью гарантировать отсутствие ошибки в анализе не сможет ни одна современная лаборатория. Человеческий глаз не всегда способен точно определить тип и характеристики ткани на микроскопических снимках, где множество мелких деталей накладывается друг на друга.

Удивительно, но и искусственный интеллект до последнего момента тоже был неспособен справиться с такой задачей. Проблема в том, что накладывающиеся друг на друга микро-изображения могут быть очень плохого качества. Нейросеть не может корректно разделить снимок на "компоненты", чтобы идентифицировать каждый в отдельности.

В Сколтехе решили эту проблему, введя в алгоритм дополнительные "гармонические сигналы" и подстроив параметры этих сигналов под характерный размер и расположение разделяемых объектов. Ученые тренировали нейросеть на четырех различных типах изображений: снимках растений, червей С. Elegans, бактерий E. Coli и культур раковых клеток HeLa. Процесс обучения алгоритма был разбит на два этапа: сначала ИИ обучался отдельным массивом данных под каждый снимок, а затем исследовал изображение в целом, идентифицируя уже знакомые объекты.

Ключевое преимущество программы — способность быстро обучаться даже на небольших объемах данных, отмечают ученые. Это позволяет использовать алгоритм не только в биологии и медицине, но и в других сферах с ограниченным доступом к обучающим данным. Однако, главным направлением для реализации технологии остается все медицинская микроскопия. Именно в этой области вопрос скорости и точности анализа порой является буквально вопросом жизни и смерти.

Источник: https://indicator.ru/mathematics/neiroset-tochno-o...