Центр прикладных и исследовательских фармацевтических препаратов и технологий при Техническом университете Карадениз (KTÜ İLAFAR) разработал программное обеспечение на основе искусственного интеллекта для решения распространённой проблемы микроскопического исследования: одна часть ткани или клетки выглядит чёткой, тогда как другие части остаются вне фокуса. Проект направлен на получение чётких изображений по всей площади образца, а не только в одной точке поля зрения.
Программное обеспечение было разработано в рамках проекта «Разработка новых методов глубокого обучения для создания трёхмерных изображений и форм с оптимальной фокусировкой в микроскопических системах», который KTÜ İLAFAR реализует совместно с Трабзонским университетом и Университетом штата Огайо. Директор центра профессор Ферида Сена Сезен сообщила, что работа над проектом началась около четырёх лет назад и что команда ввела программное обеспечение в эксплуатацию после его разработки.
Что меняется на практике?
Доц. д-р Хюлья Доган, руководитель группы инновационных применений искусственного интеллекта в KTÜ İLAFAR, объясняет, что проблема заключается не только в чёткости одного изображения, но и в способности исследователя изучить образец целиком. Специалисты широко используют двумерные изображения для исследования клеток или оценки показателей, связанных с заболеваниями, однако различия в глубине могут скрывать характеристики, которые не проявляются на изображении, сфокусированном на одном уровне.
Система добавляет к процессу визуализации трёхмерное измерение, чтобы предоставить более подробную информацию о клетках и образцах. Доган также говорит, что программное обеспечение не ограничивается применением алгоритмов для улучшения нечётких участков, поскольку такая обработка может изменить исходные данные; вместо этого оно предназначено для получения изображений, содержащих исходные значения образца.
Применения, выходящие за рамки фармацевтических исследований
Первоначальное применение проекта связано с доклиническими фармацевтическими исследованиями и обработкой данных, полученных от лабораторных животных и клеток, а также с медицинскими и исследовательскими областями, использующими микроскопы. По словам команды, программное обеспечение также может применяться в геологии и геофизике, химии, аквакультуре, сельском хозяйстве, генетике, пищевой промышленности, экологии, ветеринарии, лесном хозяйстве и горной инженерии.
Доган отмечает, что инструмент был разработан с учётом совместимости с различными типами образцов, микроскопов и камер, что может расширить сферу его применения по сравнению с решением, связанным с одной платформой визуализации.
Почему эта новость важна?
Основная техническая ценность проекта заключается не в добавлении обычной функции автоматической фокусировки, а в попытке объединить чёткость всего поля зрения с сохранением данных образца, а также преобразовать двумерные изображения в трёхмерное представление, способное предоставить исследователям дополнительные характеристики. Это важно в средах, где микроскопические изображения используются для принятия исследовательских решений или понимания изменений в клетках и тканях.
При этом источник не приводит данных о точности алгоритма, размере набора данных или типах микроскопов и образцов, на которых он был испытан, а также не сообщает о результатах независимого сравнения с доступными системами. Команда заявляет, что статья о методе и наборе данных была представлена в международный журнал и что она готова поделиться алгоритмом, программным обеспечением и данными с представителями частного сектора. Поэтому степень готовности инструмента к широкому клиническому или коммерческому применению пока требует дополнительной проверки.