Книга учёных ТГУ поможет создать новые методы диагностики на основе ИИ

Книга учёных ТГУ поможет создать новые методы диагностики на основе ИИ

Международное общество инженеров биофотоники (Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, SPIE, США) выпустило монографию учёных Томского государственного университета – «Medical applications of Laser Molecular Imaging and Machine Learning». В книге изложены различные подходы в использовании методов лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения для создания новых неинвазивных диагностических технологий.

– Большинство статей и монографий по теме визуализации и машинного обучения связаны с анализом изображений, например, снимков МРТ, – объясняет один из авторов монографии, заведующий лабораторией биофотоники ТГУ, исполнительный директор Института биомедицины ТГУ Юрий Кистенёв. – Что касается молекулярного имиджинга, то здесь присутствует комбинация двух видов информации – графических данных (если речь идёт, например, об исследовании биоткани: данных о её структуре, морфологии и прочем), а также о наличии и распределении различных молекулярных компонентов в исследуемом объекте, например, о распределении белков. Совокупность данных о морфологии и особенностях химического состава даёт более полное представление о том, что происходит в биоткани, и позволяет повысить точность диагностики.

Kistenev.jpg

Развитием технологий лазерно-молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ занимается около 10 лет. За это время учёные вуза совместно со специалистами из ведущих медицинских центров разработали на основе ИИ и методов биофотоники целый ряд новых диагностических подходов – для выявления инфаркта миокарда, опухолей щитовидной железы, рака простаты, опасных осложнений и других заболеваний.

В монографии представлена большая теоретическая база и практические наработки, которые помогут другим разработчикам создавать новые методики распознавания болезней с помощью методов оптической спектроскопии и технологий искусственного интеллекта. Например, в монографии содержится информация о том, как подобрать алгоритмы машинного обучения и сочетать их для достижения максимальной эффективности в тренировке компьютерных моделей.

Монография ТГУ.jpg

Добавим, что в дополнение к монографии создано приложение – тренажёр для начинающих специалистов. Имея набор медицинских данных, они могут попробовать самостоятельно обучить ИИ выявлению того или иного заболевания.

– Сочетание этих двух направлений – искусственного интеллекта и биофотоники – способно обеспечить качественно новую диагностику – быструю, безболезненную и точную, – говорит Юрий Кистенёв. – Очевидно, что за этими технологиями будущее, поэтому ТГУ продолжит активно работать над их развитием.

В настоящее время Томский государственный университет реализует несколько крупных проектов, связанных с использованием методов оптической спектроскопии и машинного обучения. Самый крупный из них реализуется при поддержке мегагранта правительства РФ, выигранного ТГУ. Учёные разрабатывают методы скрининговой неинвазивной диагностики вирусных и бактериальных респираторных инфекций с использованием ИИ и лазерной спектроскопии.

Монография, авторами которой являются учёные лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенёв, Алексей Борисов и Денис Вражнов, доступна по ссылке.