Неинвазивный метод мгновенно определяет содержание лейкоцитов в крови с точностью 90%. Эксперимент описан в сборнике научной конференции International Conference on Learning Representations (ICLR).
Научные сотрудники Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Иннополис и НТЦ биомедицинской фотоники ОГУ имени И.С. Тургенева во время капилляроскопии применили ИИ-модель для анализа содержания эритроцитов и лейкоцитов в крови. Предложенная технология позволяет получать результаты в режиме реального времени.
Существующие медицинские технологии позволяют наблюдать движущиеся кровяные клетки в капиллярах с помощью специального микроскопа, снабженного цифровой камерой, объясняют ученые. Они предложили использовать полученные данные для подсчета клеток без забора крови.
В своих экспериментах вместо реальных медицинских записей с микроциркуляцией крови ученые использовали синтетические видео — сгенерированных видеоизображений броуновского движения частиц, имитирующих красные и белые кровяные клетки. Эти видеоизображения обработали с помощью искусственных нейронных сетей для классификации образцов по высоким и низким концентрациям клеток.
Ключевая проблема капилляроскопии низкое качество видео — при оптическом увеличении кадра снижается его качество и количество одновременно наблюдаемых клеток. Чтобы максимально приблизить синтетические видео к реальным качество изображений снизили — это затруднило детектирование отдельных клеток из-за размытия их границ.
Слева — реальная видеокапилляроскопия, справа — синтетическое изображение броуновского движения кровяных клеток, на которых обучался ИИ. Видео предоставлено пресс-службой Университета Иннополис
Для анализа полученных снимков ученые использовали метод по обработке «зашумленных» видеоданных. Сперва модели ИИ обучили «по расписанию». При этом способе данные ранжируются по качеству и обучение моделей происходит поэтапно — от простого к сложному. Затем исследователи провели аугментацию — взяли случайно выбранные фрагменты изображения, которые позволили модели выдать несколько промежуточных предсказаний для каждого образца и выбрать результат, например, самый часто встречаемый среди промежуточных.
В результате исследований мы научились определять более крупные белые кровяные клетки — лейкоциты — с точностью выше 90 %. Предложенный метод c обучением по случайно выбранным фрагментам изображения повысил точность подсчёта кровяных клеток примерно на 10 %.
Алексей Корнаев, научный сотрудник Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Иннополис
Анализ крови — важный этап оценки здоровья пациента, который состоит из подсчета количества различных кровяных клеток, основные из них — красные эритроциты и белые лейкоциты. Например, снижение содержания эритроцитов в крови наблюдается при анемии, а повышение количества лейкоцитов может говорить об инфекционных заболеваниях и воспалениях.
Основное преимущество предложенного метода — его оперативность, добавляют ученые. Состав крови можно будет узнавать в реальном времени, не тратя время на ожидание результатов исследования в лаборатории.
