В Донском государственном техническом университете до конца нынешнего года будет открыта лаборатория «Медицинские цифровые изображения на основе базисной модели» для проведения исследований биологических образцов с использованием искусственного интеллекта. Финансирование проекта осуществляется Министерством науки и высшего образования РФ в рамках государственного задания на создание новой молодежной лаборатории.
Одной из первых задач, решением которой займется новая лаборатория, станет разработка алгоритма базисной модели цифровой платформы для хранения, обработки и анализа медицинских изображений. Ученые создадут базисную модель для работы с изображениями и текстом.
Также в лаборатории будут проводиться работы по созданию нейронной сети для обработки изменений в клетках мозга. Проект реализуется совместно с Санкт-Петербургским политехническим университетом Петра Великого на средства гранта, выделенного Фондом поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга. Лаборатория войдет в кампус цифровых лабораторий Blue Sky Research. Партнером лаборатории выступает компания архитектуры нейронных сетей ООО «Вижнтех».
По словам разработчиков, цель нейросети – помогать в распознавании изменений, определении наличия или отсутствия патологии. За первый год реализации проекта будут произведены работы по сбору датасета, необходимого для запуска машинного обучения, созданию алгоритмов для предобработки и разметки исследовательских данных, архитектуры и протокола обучения базисной отраслевой модели для сегментации изображений, а также построения базисной отраслевой модели для определения количества щелевых контактов астроцитов в норме и при развитии нейропатологии (опухолевая трансформация).
Эксперты будут делать разметку на снимках, которые и послужат датасетом для нейронной сети. Снимки будут загружаться в ChatGPT, далее экспертами будет осуществляться вручную разметка астроцитов и щелевых контактов. При использовании темнопольного метода микроскопии будут видны два вида сигнала: на черном фоне яркими красками отмечена клетка.
Вторым значимым проектом лаборатории нейромоделирования станет создание цифрового патолога с ChatGPT в сотрудничестве с Областной детской клинической больницей. Цель госзадания, полученного от Минобрнауки РФ, – разработка цифровой модели клинически значимых биологических жидкостей человека и животного в норме и при патологии. В работе будут использоваться обезличенные снимки цитологии с указанием пола, возраста и клинической ситуации пациента.
Цель проекта – получение цветных изображений с помощью прямого светооптического флуорисцентного микроскопа для анализа структуры в проходящем свете по методу светлого поля и фазового контраста с последующим получением цифровых изображений, а также подготовка специалистов в области цифровой биологии.
По мнению ученых, применение искусственного интеллекта на основе машинного обучения позволяет выявлять закономерности в данных и принимать решение на их основе. Современная клиническая лабораторная диагностика связана с большими потоками данных, которые обрабатывает врач на разных этапах исследования.
По словам профессора Кириченко, при ряде заболеваний на ранних стадиях визуальные изменения в клинических образцах могут быть незначительными и не замечены специалистом. Зачастую возникают ситуации, при которых специалисту необходимо провести микроскопию большого числа препаратов, сравнивая результаты с предыдущими исследованиями, что не всегда возможно и корректно, так как на практике клинический материал от пациентов может направляться в разные лаборатории и обрабатываться в разное время разными специалистами, что приводит к клинической неопределенности.
Программы на основе искусственного интеллекта могут быть применены для ускорения микроскопического исследования и интерпретации результатов, а также устранения клинической неопределенности. Также они могут демонстрировать высокую точность детекции ключевых элементов на ограниченном числе шаблонов однородного датасета.
Полученные снимки войдут в датасет для строительства нейросети. На снимках будут видны и отмечены клетки крови и других биологических жидкостей (осадки мочи, спинномозговая жидкость, выделения со слизистых, мокрота, сперма), а также их количество. Врачи больницы-партнера помогут с разметкой изображений, которая необходима для того, чтобы обучить цифрового патолога различать здоровые клетки в исследуемых препаратах и наличие признаков патологии.
По условиям госзадания от Минобрнауки РФ, возраст 70% штатных сотрудников лаборатории составляет до 35 лет, включая студентов, магистрантов и аспирантов вуза.
Срок реализации обоих проектов в рамках лаборатории – 3 года.
В качестве научного задела для создания лаборатории и реализации исследований выступили два проекта – победителя конкурса Blue Sky Research за 2022–2023 гг. – «Анализ изображений опухолей центральной нервной системы и их дифференциальная диагностика с помощью искусственного интеллекта» и «Разработка программы, анализирующей рост клеток для искусственного интеллекта», а также грант РНФ по проекту «Иммунофлуоресцентное, электронно-микроскопическое, электронно-иммуногистохимическое и морфометрическое исследование щелевых контактов в глиальных опухолях головного мозга человека».