Российские ученые улучшили микроскоп
© Фото предоставлено Управлением по связям с общественностью СПбПУ Петра Великого
Российские ученые разработали метод улучшения разрешения микроскопа. Научный коллектив СПбПУ создал для оптического прибора, по сути, “ИИ-очки”, позволяющие с помощью нейросети убрать погрешности и получить идеальное изображение. Статья опубликована в International Journal of Molecular Sciences.
Один из важных методов в биологии — визуализация. Биологи используют конфокальные микроскопы, чтобы увидеть клетку, ее отдельные части и структуры. Это рутинный способ всех исследований. Но у этого способа, как утверждают ученые, есть свои минусы: изображение получается искаженным, поскольку в него всегда вносится определенная погрешность от оптического прибора — меняются стекла, внешние условия, система немного “гуляет”. Это называется “шумовыми артефактами”. Как итог — разрешение микроскопа падает, различить и проанализировать мелкие детали становится невозможным, а значит, возможности научного исследования ограничиваются и точность эксперимента падает.
Однако, как пояснила заведующая научно-исследовательской лабораторией анализа биомедицинских изображений и данных Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) Екатерина Пчицкая, есть такое понятие как “функция рассеяния точки” (ФРТ), которое характеризует эти шумовые артефакты.
Изображение гиппокампального нейрона in vitro до улучшения
Изображение гиппокампального нейрона in vitro после улучшения нейронной сетью
Заведующая научно-исследовательской лабораторией анализа биомедицинских изображений и данных Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) Екатерина Пчицкая
© Фото предоставлено Управлением по связям с общественностью СПбПУ Петра Великого
“На основе таких характеристик мы разработали нейросеть для микроскопа, способную вычислить ошибку системы и убрать все искажения в изображении, сделав его близким к идеальному”, — отметила она, добавив, что ранее для этого использовались итерационные математические алгоритмы, которые работали очень долго и часто давали неудовлетворительный результат. По ее словам, в создании программного обеспечения принимали непосредственное участие физики, биологи и IT-специалисты.
Заведующая лабораторией приводит простое сравнение: на всех телефонах есть “программы-улучшайзинги”. Даже с камерой самого простого телефона можно получить качественное изображение, благодаря его постобработке — улучшению цветопередачи, резкости и других характеристик. Микроскоп, хоть и очень сложная и дорогостоящая система, но в исследованиях также служит для получения изображений.
Причем, по ее словам, улучшить качество и разрешение микроскопа можно исключительно программным способом, без особых затрат. “Нейросети производят революцию в обработке фото и видео в повседневной жизни, и сегодня эти подходы активно входят в научную сферу”, — добавила ученая.
“Мы не модифицируем наш микроскоп, не покупаем дорогие технические приспособления, а просто программным способом улучшаем изображение, делаем его по качеству сопоставимым с дорогостоящими микроскопами сверхвысокого разрешения, что будет крайне полезным для мировой науки”, — отметила Екатерина Пчицкая, подчеркнув, что применение искусственного интеллекта позволяет быстро обработать большие наборы данных, а сам способ обучения нейросети дает возможность генерировать данные под любую задачу.
Говоря о практической пользе разработанного метода, она привела пример с микроскопическим анализом эндоплазматического ретикулума (ЭПР), который выполняет в клетках человека несколько ключевых функций: синтез белков и липидов, их созревание, транспорт веществ и накопление кальция.
“ЭПР похож на сложную сетку, анализировать которую становится невозможным из-за наличия искажений: программа для обработки “ломается”, а мелкие части клеток, например синапсы нейронов, просто теряются”, — пояснила ученая, добавив, что разработанные научным коллективом СПбПУ “ИИ-очки” для микроскопа позволяют максимально точно оценить реальное состояние клетки. Между тем, по ее словам, такой анализ — важнейший этап изучения многих заболеваний и поиска новых лекарственных препаратов.
Источник:https://ria.ru/20251014/nauka-2047306759.html
наука технологии Искусственныйинтеллект #Российские_инновации Технологическоелидерство