Создано устройство для автоматического выявления онкопатологии

press

Цель ученых – создать робота-гистолога, который будет выполнять функции загрузки образцов материала до выдачи результата.

Ученые из Пермского Политеха, ГАТУ и института ФСИН России создали проект устройства для автоматического гистологического анализа.

Разработка позволит оперативно выявлять клеточные патологии, в том числе онкопатологии, у человека и животных. В перспективе действия, которые сейчас выполняют несколько лаборантов, аппарат сможет
производить быстрее и дешевле.

Результаты работы научная группа опубликовала в сборнике IOP Conference Series: Earth and
Environmental Science и Journal of Physics: Conference Series. 

По словам ученых, морфоструктурные изменения в клетках имеют древообразную структуру, что дает возможность в автоматическом режиме определить индикаторы патологий. Процесс исследования начинается с
загрузки образцов материала в аппарат, подготовки гистологического препарата и их сканирования. Затем специально разработанные компьютерные алгоритмы обрабатывают полученное изображение. Устройство
с помощью нейронных сетей расшифровывает его, находя индикаторы разрушения тканей, которые характеризуют различные патологические процессы.

Для разработки автоматизированной системы ученые предложили использовать теорию конечных автоматов, в частности, автомат Мили. Они привели расчеты для патологии структурных изменений в тканях и
кодировку необходимых индикаторов. Методику автоматизированного определения диагноза исследователи разработали на основе анализа индикаторов патологий. Ученые также провели имитационное
моделирование по определению этих показателей. Программу для проектируемого прибора они создали с помощью CX-One для программируемого логического контроллера Omron.

Ученые провели серию экспериментов по распознаванию клеточных патологий, результаты которых оценил лаборант-гистолог. В процессе использовали систему гистологической проводки – гистологический
процессор Leica, ротационный микротом ThermoScientific НМ 325 и другое оборудование. Результаты показали, что аппарат сможет достичь достаточно высоких показателей точности – от 82 % до 92 %.
Устройство в перспективе позволит выявлять различные виды патологий: от дистрофии до онкозаболеваний.

Здравоохранение Нейронные сети

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Следующая запись

Нейронные сети используют данные о банковских транзакциях для кредитного скоринга

Учет таких данных позволит банкам готовить более выгодные предложения для клиентов и снизит негативные последствия мошеннических действий. Исследователи из Сколтеха совместно с одним из крупных европейских банков разработали нейронную сеть, которая превосходит самые современные решения в области использования данных о банковских транзакциях для оценки кредитоспособности клиентов. Результаты исследования опубликованы в […]