Разработан новый подход к анализу микроизображений биопленок с использованием ИИ
Ученые Тульского государственного университета и Института органической химии РАН разработали метод генерации синтетических микроскопических изображений биопленок с использованием искусственного интеллекта. Это поможет значительно ускорить и упростить процесс анализа микрофотографий, что имеет важное значение для изучения бактерий и их взаимодействия с окружающей средой.
Биопленки — это сложные сообщества бактерий, которые образуются на различных поверхностях. Они не только играют роль в возникновении множества заболеваний, но также могут быть использованы для разработки современных биокатализаторов и биосенсоров. Однако, несмотря на свою важность, исследования биопленок сталкиваются с трудностями из-за нехватки размеченных данных для обучения моделей компьютерного зрения.
Молодые ученые из лаборатории когнитивных технологий и симуляционных систем ТулГУ совместно с коллегами из лаборатории металлокомплексных и наноразмерных катализаторов ИОХ РАН предложили новый подход для генерации больших наборов размеченных микроскопических изображений биопленок.
Разработанный учеными метод основывается на комбинации различных генеративных моделей искусственного интеллекта, таких как VAE, WGAN, диффузионные модели и CycleGAN. Эти технологии позволяют создавать искусственные изображения бактерий и подложек, которые затем автоматически объединяются и размечаются с помощью специального алгоритма. Благодаря этому подходу, исследователи могут генерировать практически неограниченные объемы данных с минимальными затратами времени на ручную разметку.
«Мы считаем, что наша разработка является большим шагом вперед в области изучения биопленок и потенциально приведет к ускорению и упрощению исследований. В будущем наш подход может быть легко расширен для создания более сложных наборов данных, отвечающих определенным критериям и закономерностям. Искусственный интеллект помогает ученым снизить объем рутинной работы, освобождая время для более творческих задач», — отметила один из авторов исследования Ангелина Холичева из ТулГУ.
Уже сейчас исследователи предлагают удобный веб-интерфейс, который позволяет задать необходимые параметры для генерации соответствующего набора данных. Это открывает новые возможности для ученых в области микробиологии и экологии.
Исследование поддержано Минобрнауки России по программе «Приоритет-2030».