09.08.2022 г.

Специалисты Smart Engines научили ИИ распознавать многослойные микроструктуры человеческого мозга

Результаты помогут в исследованиях нейродегенеративных состояний и в установлении причин ухудшения обоняния при коронавирусе.

Ученые из компании Smart Engines вместе с коллегами из России, Италии и Германии впервые произвели автоматическую сегментацию 3D-снимка обонятельной луковицы человека при помощи нейросетей. Результаты исследования опубликованы в журнале Tomography.

Обонятельная луковица человека — это небольшой (около 0,5 см) участок мозга, имеющий сложную слоистую структуру. До недавнего времени эта и ей подобные микроструктуры мозга исследовались либо в низком разрешении методом МРТ, либо с разрушением образца по результатам гистологии. Теперь же коллективу ученых и специалистов по искусственному интеллекту удалось построить 3D модель обонятельной луковицы в высоком разрешении без разрушения образца. Для этого ученые провели многоэтапную обработку фазоконтрастных рентгеновских изображений, полученных на синхротронном источнике, рассказала соавтор исследования, начальник отдела компьютерной томографии компании Smart Engines, к.ф.-м.н Марина Чукалина. Для исследования был использован неживой биологический образец. Фазоконтрастные снимки были выполнены на немецком синхротроне DESY PETRA III в Гамбурге. Методом томографической реконструкции было создано цифровое 3D изображение обонятельной луковицы человека в высоком разрешении (4 000 сечений). Для построения 3D модели специалистами компании Smart Engines совместно с другими участниками проекта были созданы нейросетевые модели, обеспечивающие распознавание отдельных слоев обонятельной луковицы на каждом из цифровых сечений.

«Мы впервые в мире обучили нейросеть, которая автоматически сегментирует изображение биологической структуры мозга такой сложности на столь малом масштабе», — рассказала Марина Чукалина.

В своей публикации ученые описали единый цикл этого исследования, включающий в себя измерение рентгеновских проекций обонятельной луковицы, обработку данных, включая томографическую реконструкцию, локализацию луковицы и, наконец, автоматическую сегментацию отдельных слоев этой структуры.

«Результаты эксперимента будут востребованы у биологов и врачей, которые занимаются изучением причин функциональных и морфологических нарушений обонятельной луковицы у людей, страдающих нейродегенеративными расстройствами, а также у людей, потерявших обоняние вследствие заражения COVID-19», — надеется Марина Чукалина.

Последние исследования механизмов дегенерации обонятельной луковицы человека при старении, а также при болезни Альцгеймера и COVID-19 указывают на необходимость использования высококачественных изображений микроструктурных тканей этого участка мозга, сообщается в статье в журнале Tomography.

Компания Smart Engines специализируется на разработке и поставке комплексных программных решений индустриального уровня для автоматизации распознавания и ввода данных из документов в видеопотоке, на фотографиях и сканах.

В 2020 году специалисты Smart Engines разработали собственные нейросетевые архитектуры, использование которых при проведении рентгеновской компьютерной томографии позволяет снизить необходимую дозу облучения пациентов. Ученые Smart Engines создали алгоритмы, позволяющие провести реконструкцию снимка сразу во время процесса томографической съемки и остановить исследование при достижении результата, обладающего достаточным качеством. Решение будет актуально, в частности, для обследований пациентов с COVID-19. В 2021 году Smart Engines выпустила первую версию продукта Smart Tomo Engine, который содержит всю необходимую документацию к API по загрузке данных, выполнению томографической реконструкции и сохранению результатов.