Сегодня хочется рассказать вам занимательную историю о том, откуда взялся наш стартап Гиперспектрус, который стал основной частью моей диссертации.
В 2020 году летом между магистратурой и аспирантурой я работал стажером-исследователем в нашей лаборатории, и мой руководитель подкинул мне проект. Говорит, что один его знакомый детский хирург из Саратова спросил, нельзя ли сделать какую-то штуку для неинвазивной диагностики младенческой гемангиомы.
Младенческая гемангиома - это доброкачественная опухоль кровеносных сосудов, которая обычно проявляется в виде красных пятен на коже (которые, собственно, появляются из-за повышенной васкуляризации тканей). Фотографии настоящих гемангиом прикладывать не буду, но схематично это выглядит как-то так:
На сегодняшний день существуют разные методы лечения гемангиомы: медикаментозные и хирургические. Наш врач как раз исследовал свой метод медикаментозного лечения и в первую очередь его интересовало как можно объективно оценить эффективность применяемой терапии, поскольку существующие методы диагностики основаны по большей части на визуальном осмотре. Это была базовая задача. А задача со звездочкой - это научиться предсказывать развитие гемангиомы. И это тоже очень важная задача, поскольку до 95% гемангиом проходят естественным образом и не требуют лечения, а врачи на данный момент предсказывать развитие гемангиом не умеют. Из-за этого иногда лечение применяется там, где может и не надо было, и наоборот - иногда применяется слишком поздно. В общем точное предсказание развития гемангиом существенно уменьшило бы побочные эффекты и другие риски, связанные с любой терапией.
Мы стали думать как подступиться к этой задаче. В некоторых статьях писали, что возможно триггером для развития гемангиом является гипоксия тканей, и появилась идея, что может быть пространственное распределение окси- и дезоксигемоглобина в области гемангиомы можно конвертировать в какой-то количественный параметр оценки ее состояния. Но как получить это распределение гемоглобина в гемангиоме? Не помню уже как мы к этому пришли, но решили использовать метод гиперспектральной визуализации.
Суть метода заключается в том, что мы получаем изображения на многих длинах волн от гемангиомы. На обычной фотографии присутствуют три цветовых канала: красный, зеленый и синий. Из соотношения их интенсивностей складываются все остальные цвета. Но можно брать не три спектральных канала, а больше. Тогда для каждого пикселя мы получаем спектр отражения. Этот спектр формируется в зависимости от того, какие "поглотители" света и в каком количестве находятся в тканях. Мы знаем как именно каждый "поглотитель" реагирует на разные длины волн (это называется спектр поглощения), и тогда, имея несколько уравнений, мы можем рассчитать вклад каждого из этих "поглотителей" в итоговый спектр отражения от кожи. Примерно так:
Тогда в 2020 году я сделал какие-то базовые прототипы со светодиодной подсветкой на нескольких длинах волн и с обычной камерой, которую мы достали из какой-то охранной системы (камера была списана, ничья безопасность не пострадала).
Светодиоды переключались с помощью тумблеров, а чтобы сделать снимок, нужно было нажимать отдельную кнопку на компьютере. Стало понятно, что никакие испытания с такой системой провести нельзя - этим очень неудобно пользоваться. Нужно было сделать какую-то штуку, чтобы врач нажал на одну кнопку, и светодиоды сами бы переключались, и камера сама бы делала снимки ровно тогда, когда надо. Как это сделать я понятия не имел...
В итоге решил, что проще всего это будет реализовать на базе микрокомпьютера Raspberry Pi Zero, потому у него есть цифровые пины, через которые можно будет подавать логические сигналы на переключение светодиодов, а еще к нему напрямую можно подключить камеру и управлять всем этим с помощью одного скрипта на Python.
Потом в 2021 году мой руководитель решил подать этот проект на внутренний Сколтеховский конкурс грантов NGP, которые на тот момент реализовывались совместно с MIT. Мы нашли коллаборатора в MIT и написали совместный проект. Результаты нам пришли когда-то весной 2022 года, уже после того, как MIT полностью прекратил сотрудничество со Сколтехом. В итоге грант нам выдали, но уже только на нас, без коллабораторов с MIT. А там были запланированы и командировки туда, и еще много чего интересного... Но что поделать, проект пришлось несколько переработать, чтобы импортозаместить компетенции коллег из MIT. К этому времени уже собрался более-менее рабочий прототип, на котором мы запустили пилотные испытания в Саратове:
Предполагалось, что врач будет подключать к нему внешний монитор для четкого наведения на гемангиому перед снимком. Но врач решил иначе, и прифигачил к этому прототипу на болты и изоленту монитор для камеры заднего вида для машины. Поняли, что прототип надо доработать, и так родилась уже четвертая версия:
По итогам этих пилотных испытаний мы опубликовали статью, вроде как что-то у нас получилось. Эта работа в итоге была оформлена в виде отдельной главы в моей диссертации.
В декабре 2023 года я выступил на финальном туре отбора на другую внутреннюю Сколтеховскую программу финансирования коммерциализации научной деятельности (STRIP), и весной 2024 нам этот грант одобрили. Одним из обязательств по этому гранту было регистрация ООО, и вот так появился Гиперспектрус. В его рамках мы решили доработать прототип, поменять длины волн подсветки и геометрию расположения светодиодов. Также стало понятно, что пора переходить от сборок на макетных платах (к которым мы в какой-то момент перешли из-за сложности создания печатных плат самостоятельно) к печатным платам, сделанным на заказ. Потому что это:
гораздо менее надежное, компактное, и простое в сборке, чем это:
Да и ~50 светодиодов паять вот так:
Тоже особой радости не доставляло, так что решил эту мотню проводов тоже заменить на печатную плату:
И вся эта работа одновременно и тяжела и прелестна тем, что мне пришлось самому научиться разбираться много в чем: как проектировать электрические схемы, как паять (да, я формально это умел, но делал это очень редко раньше), как проектировать корпуса для прототипов, как их печатать, как их собирать, как программировать Raspberry Pi, как проектировать печатные платы.
И с одной стороны, когда что-то не получается, то свалить не на кого. Даже с печатной платой с последней фотографии произошел косяк: когда всё подключил и начал тестировать, оказалось что контуры светодиодов не соединены общим плюсом, а разделены на две группы. И кто этот криворукий проектировщик, который так сделал? Вот блин - это же я! Ну ладно, прокинем провод между ними и будет работать.
Но с другой стороны, когда ты это собираешь и оно работает - это невероятный восторг. Это вообще то, почему я работаю в лаборатории (правда кроме этих интересных занятий еще есть куча гораздо менее интересных типа написания статей или заявок на проекты, но куда без этого). Чтобы собирались вот такие штуки:
На сегодняшний день стало понятно, что Raspberry Pi - это тупиковая ветвь развития, потому что такая система не позволяет получать кадры быстро, что критически важно при съемке младенческой гемангиомы. Будем переносить все на компьютер и камеры, которые подключаются напрямую к нему. Изначально я отказался от этой идеи из-за, как мне казалось, сложности реализации, но теперь уже есть понимание как это сделать.
Главное, что мне нравится в этом проекте - это то что он совмещает в себе интересные инженерные задачи и абсолютно понятную практическую значимость: нет вопросов зачем это надо. Остается только вопрос будет ли реально работать то, что мы делаем, и как сделать так чтобы это заработало и вошло в клинику. Это нам и предстоит выяснить!