Система комп’ютерного зору автоматично аналізує клітини

Нова система комп’ютерного зору, розроблена дослідниками з Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), дозволяє автоматично аналізувати біомедичні відео, які знімаються за допомогою мікроскопії. Система характеризує та описує поведінку клітин на зображеннях. 

Нова розроблена техніка була використана для вимірювань на живих тканинах, які проводили вчені з Національного центру дослідження серцево-судинних захворювань. Під час цього дослідження команда виявила, що нейтрофіли, які є типом імунної клітини, демонструють різні поведінки в крові під час запальних процесів. Крім того, вони виявили, що один із процесів пов’язаний із серцево-судинними захворюваннями. 

Дослідження було опубліковано в журналі Nature.

Дозволяє нові методи лікування

Ці розробки можуть дозволити нові методи лікування для зменшення впливу серцевих нападів. 

Професор Фернандо Діас де Марія є головою групи обробки мультимедійних даних UC3M і одним із авторів дослідження. 

“Наш внесок полягає у розробці та створенні повністю автоматичної системи, заснованої на техніках комп’ютерного зору, яка дозволяє нам характеризувати клітини, які вивчаються, аналізуючи відео, зняті біологами за допомогою техніки інтравітальної мікроскопії,” каже Марія.

Традиційні біологічні дослідження часто підтримуються аналізами декількох сотень ручних клітин, тоді як нове дослідження涉ало автоматичні вимірювання форми, розміру, рухів та позиції відносно судини декількох тисяч клітин. Це дозволяє проводити просунуті біологічні аналізи, які мають більшу статистичну значущість. 

Переваги нової системи

Дослідники кажуть, що нова система має різні переваги щодо часу та точності. 

Іван Гонсалес Діас є асоційованим професором кафедри теорії сигналів та зв’язку в UC3M. Він також є одним із членів команди дослідження.

“Не можливо тримати експерта-біолога, який розділяє та відстежує клітини на відео протягом місяців. З іншого боку, щоб дати приблизну ідею (оскільки це залежить від кількості клітин та глибини 3D-об’єму), наш система займає лише 15 хвилин, щоб проаналізувати 5-хвилинне відео”, каже Діас.

Команда використовувала глибокі нейронні мережі для сегментації та виявлення клітин. Для розгортання системи в новому контексті команді довелося створити багато навчальних прикладів, а система мала включати різні інші статистичні техніки та геометричні моделі. 

Система вимагає універсального програмного забезпечення, яке можна адаптувати до інших проблем. 

Мігель Моліна Морено є ще одним із дослідників.

“Насправді ми вже застосовуємо її в інших різних сценаріях, вивчаючи імунологічну поведінку Т-клітин та дендритних клітин у пухлинних тканинах. І попередні результати обнадійливі”, каже Морено.