Szegedi kutatók

2021.05.07. 16:29

Eredmény a mesterségesintelligencia-alapú képelemzésben

A biológiai jelenségek folytonos, nagy felbontású elemzését teszi lehetővé az ELKH Szegedi Biológiai Kutatóközpont munkatársainak legújabb fejlesztése.

Forrás: Shutterstock

Fotó: Shutterstock

A kutatók innovatív módszere segítséget nyújthat a szív- és érrendszeri megbetegedések vagy akár a daganatok molekuláris mechanizmusának a pontosabb megértésében

A Lendület Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási Csoport munkatársai Horváth Péter vezetésével kifejlesztették a korábbi Advanced Cell Classifier (ACC) szoftverük legújabb verzióját. A kutatók eredményeikről szerdán számoltak be a Nature Communications című folyóiratban.

Mint írják, a legtöbb képelemző szoftver a biológiai folyamatokat csak szakaszokra bontva képes vizsgálni, figyelmen kívül hagyva az egyes szakaszokon belüli átmeneteket és különbségeket. Horváth Péter és kutatócsoportja ennek a problémának a megoldására fejlesztette ki az úgynevezett Regression Plane (RP) koncepciót, amely

a mikroszkópos képelemzés és a mesterséges intelligencia kombinálásával lehetővé teszi a biológiai jelenségek folytonos, nagy felbontású elemzését.

A módszerrel korábban soha nem látott precizitással lehet feltérképezni többek között a sejtek osztódását, amely az egyik legalapvetőbb biológiai jelenség, egyúttal egyike a legfontosabb folyamatoknak a daganatképződésnél vagy a sejtek lipidraktározását, amely a vér trigliceridszintjének meghatározásában és így a cukorbetegség kialakulásában játszik fontos szerepet. A módszerrel nemcsak azt lehet megállapítani, hogy egy-egy sejt raktározott-e magában zsírt vagy sem, hanem a felhalmozás típusainak végtelen felbontású skáláját is a kutatók elé tárja.

A technológia a Horváth Péter csoportja által korábban kifejlesztett módszerrel társítva lehetőséget biztosít egyetlen vizsgálni kívánt célsejt kiválasztására, elkülönítésére, és a benne zajló molekuláris változások értékelésére. A szoftver – számos további alkalmazási lehetőség mellett –

a sejtdifferenciáció folyamatának tanulmányozását is lehetővé teszi.

Ez a mesterséges intelligenciának köszönhetően olyan technológia, amely az emberi precizitásával megegyező, objektív teljesítményt nyújt, ugyanakkor összehasonlíthatatlanul gyorsabbá teszi a vizsgálatokat. Érzékeny osztályozási rendszerét aktív tanulási algoritmusok alkalmazásával tették még hatékonyabbá, így a program, úgymond, kommunikálni képes a kutatókkal.

„Ha például olyan morfológiával találkozik, amely még ismeretlen a számára, akkor a felhasználó segítségét kéri a döntésben, pont úgy, ahogy egy gyermek kérdez, amikor bizonytalan egy kirakós játékban” – írják.

A Regression Plane-t a fejlesztők szabadon felhasználhatóvá tették. Fejlesztésekor fokozott figyelmet fordítottak a felhasználóbarát környezet és az egyszerű használat kialakítására. Alkalmazását oktatóvideók segítségével könnyítik meg a felhasználóknak.

Borítóképünk illusztráció

Ezek is érdekelhetik

Hírlevél feliratkozás
Ne maradjon le a sonline.hu legfontosabb híreiről! Adja meg a nevét és az e-mail-címét, és mi naponta elküldjük Önnek a legfontosabb híreinket!