В Московском государственном институте стали разрабатывать революционную систему для анализа крови, используя нейросети.
Ученые из НИТУ МИСИС сотрудничают с БГТУ им. В.Г. Шухова и НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи, чтобы создать роботизированную систему на основе машинного зрения, которая позволит сократить время лабораторных исследований и минимизировать возможные ошибки. Эту информацию передает портал “Газета.Ru”, ссылаясь на НИТУ МИСИС.
Анализ крови является одним из самых популярных видов медицинских исследований. Во время предварительной подготовки образца после центрифугирования происходит аликвотирование, то есть переливание жидкости из первичной пробирки в несколько мелких. В данном процессе пипетка, используемая для взятия крови, должна быть погружена на разные уровни, зависящие от границ между различными составляющими крови. Возникающие ошибки на этом этапе часто связаны с человеческим фактором и могут существенно повлиять на точность исследования.
Сергей Халапян, специалист НИТУ МИСИС, прокомментировал: “Множество ошибок, которые ведут к снижению качества лабораторного исследования, возникают именно на этапе предварительной подготовки образца. Если качество лабораторного исследования низкое, это может привести к необходимости повторного взятия крови или даже к неправильному постановлению диагноза. Внедрение роботизированной системы для аликвотирования плазмы позволит исключить человеческий фактор на этом этапе”.
Разрабатываемая система будет использовать машинное зрение и нейросети для автоматического определения границ между различными составляющими сыворотки крови в пробирке. Система сможет с точностью до 98% определить сегменты в пробирке, а затем алгоритм вычислит точную глубину погружения пипетки для взятия образца сыворотки с погрешностью менее 0,5 мм. Это позволит повысить точность лабораторных исследований.
Сергей Халапян подчеркнул: “Нейросеть обеспечивает высокую точность сегментации изображений, а разработанный на ее основе алгоритм позволяет определить точную глубину погружения пипетки для аликвотирования. Благодаря этому алгоритму учитывается особенность границы между различными составляющими сыворотки, что гарантирует получение максимального количества образцов и сохранение высокого качества диагностического исследования”.
В будущем ученые планируют доработать систему и добавить двух роботов. Первый робот будет брать пробирку с биоматериалом со специального стенда, перемещать ее в рабочую зону, ждать взятия плазмы и помещать пробирку в другой стенд. Второй робот будет выполнять взятие плазмы и переливать ее в другие пробирки.
