Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из Международного университета информационных технологий в Алматы разработали систему автоматизации микроскопов с анализом изображений на основе искусственного интеллекта. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе НИУ ВШЭ. Работа опубликована в журнале Machine Learning and Knowledge Extraction.
Разработка объединяет модуль управления серийным микроскопом и алгоритм Microscopy-Aware Attention, или MAA. Модуль позволяет программно регулировать фокусировку, увеличение и освещение, сохраняя штатную оптику прибора. Открытая конструкция дает возможность дорабатывать систему под задачи лаборатории.
Обычные алгоритмы распознавания изображений не всегда учитывают особенности микроскопии: слабые границы клеток, размытие, скопления микроорганизмов и неоднородный фон. В MAA прямо в механизм внимания нейросети встроены подсказки о биологически значимых признаках. Они помогают учитывать форму и компактность объектов, их границы, внутренний контраст, плотность расположения и качество фокусировки.
Для проверки подготовили набор из 100 тысяч размеченных изображений. Он включает микрококки, диплококки, стрептококки, бациллы и фон. Снимки получали на нескольких моделях микроскопов при разных увеличении, освещении и окраске, чтобы учесть изменчивость лабораторных условий.
В лучшей конфигурации взвешенная F1-мера классификации выросла с 0,947 до 0,975. Этот показатель объединяет точность распознавания и полноту обнаружения классов; его нельзя приравнивать к доле правильно поставленных медицинских диагнозов. Алгоритм также улучшил поиск микроорганизмов на снимках и выделение их контуров.
По словам методолога проекта Елены Михайловой, особенно чувствительной система оказалась к нечеткости изображений. Это подчеркивает значение правильной фокусировки и стабильного освещения даже при использовании ИИ.
Авторы планируют проверить разработку в других лабораториях и на другом оборудовании. Пока результат относится к изученному набору изображений и условиям съемки; применение в клинической диагностике потребует отдельной проверки.
Ранее ученые объяснили, как бактерии постоянно модифицируют свои токсины.