Система компьютерного зрения автоматически анализирует клетки

Новая система компьютерного зрения, разработанная исследователями Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), позволяет автоматически анализировать биомедицинские видео, полученные с помощью микроскопии. Система характеризует и описывает поведение клеток на изображениях.

Новая разработанная техника была использована для измерений на живых тканях, которые были проведены учеными Национального центра кардиоваскулярных исследований. В результате этого исследования команда обнаружила, что нейтрофилы, которые являются типом иммунных клеток, демонстрируют разное поведение в крови во время воспалительных процессов. Кроме того, они обнаружили, что один из процессов связан с сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Исследование было опубликовано в журнале Nature.

Позволяет разрабатывать новые методы лечения

Эти разработки могут позволить создать новые методы лечения для минимизации воздействия сердечных приступов.

Профессор Фернандо Диас де Мария является главой группы обработки мультимедиа UC3M и одним из авторов исследования.

“Наш вклад заключается в разработке и создании полностью автоматической системы, основанной на техниках компьютерного зрения, которая позволяет нам характеризовать клетки, изучаемые нами, анализируя видео, полученные биологами с помощью техники интравитальной микроскопии”, – говорит Мария.

В то время как традиционные биологические исследования часто поддерживаются анализами нескольких сотен手ически характеризованных клеток, новое исследование включало автоматические измерения формы, размера, движений и положения относительно кровеносного сосуда нескольких тысяч клеток. Это позволяет провести расширенный биологический анализ, имеющий большее статистическое значение.

Преимущества новой системы

Исследователи говорят, что новая система имеет различные преимущества как в отношении времени, так и точности.

Иван Гонсалес Диас является доцентом кафедры теории сигналов и связи в UC3M. Он также является одним из членов исследовательской команды.

“Невозможно, чтобы опытный биолог проводил сегментацию и отслеживание клеток на видео в течение месяцев. С другой стороны, чтобы дать примерное представление (поскольку это зависит от количества клеток и глубины 3D-объема), наша система занимает только 15 минут, чтобы проанализировать 5-минутное видео”, – говорит Диас.

Команда использовала глубокие нейронные сети для сегментации и обнаружения клеток. Чтобы развернуть систему в новом контексте, команде пришлось создать много тренировочных примеров, и система должна была включать различные статистические методы и геометрические модели.

Система требует универсального программного обеспечения, которое может быть адаптировано к другим проблемам.

Мигель Молина Морено является еще одним из исследователей.

“На самом деле, мы уже применяем его в других различных сценариях, изучая иммунологическое поведение Т-клеток и дендритных клеток в опухолевых тканях. И предварительные результаты обнадеживающие”, – говорит Морено.