Новый подход ученых ТГУ повысит точность диагностики социально значимых заболеваний

❋ 4.3

Ученые Томского государственного университета создают новые подходы для диагностики социально значимых заболеваний — инфекционных, диабета, инфаркта, онкологии, используя в качестве основного инструмента технологии лазерной спектроскопии и машинное обучение. Одна из проблем при диагностике — побочные шумы, которые искажают спектральный сигнал и снижают точность анализа. Убрать помехи теперь помогает глубокая нейросеть, которую исследователи на сгенерированной выборке научили распознавать шумы и отфильтровывать их от спектрального сигнала.

ТГУ

# анализ

# диабет

# диагностика

# заболевания

# нейросеть

# шумы

Новый подход ученых ТГУ повысит точность диагностики социально значимых заболеваний / © Пресс-служба ТГУ / Автор: Ирина Мельникова

Описание нового подхода представлено статье, опубликованной в журнале Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. «Шумовая составляющая затрудняет количественный и качественный анализ спектральных данных, полученных с использованием оптических методов, – поясняет заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенев. – Для уменьшения шумов созданы различные фильтры, однако подавляющее большинство из них одновременно с фильтрацией искажает полезный сигнал. Например, широко используемый фильтр Гаусса приводит к «размыванию» сигнала. Это можно сравнить с картинкой с расплывчатыми границами».

Ученые лаборатории ТГУ нашли техническое решение задачи. Они обучили глубокую нейросеть на большой выборке данных, в том числе зашумленных, синтезированных с учетом специфики задачи. Затем нейросеть протестировали на других спектральных данных, которые не использовались в обучении нейросети. По словам разработчиков, модельные эксперименты показали высокую эффективность фильтрации. Причем, новый подход позволил не только существенно уменьшать уровень помех, но и восстанавливать исходный сигнал из зашумленного.

Подход разработан в рамках проекта, реализуемого учеными Томского госуниверситета совместно с коллегами из Университета прибрежного опалового побережья (Франция) при поддержке Минобрнауки России. В рамках совместных исследований также создан новый способ анализа молекулярных компонент в атмосфере с помощью методов терагерцовой спектроскопии и искусственного интеллекта. Его можно будет использовать для анализа химических соединений в атмосфере с целью экологического мониторинга и контроля индустриальных загрязнений. Наряду с этим разработка поможет противостоять техногенным, биогенным и террористическим угрозам.

«По сути, технология, созданная для фильтрации шумов, является универсальной – ее можно адаптировать под разные оптические методы, будь то терагерцовая спектроскопия, рамановская спектроскопия или другие виды спектрального анализа, – говорит Юрий Кистенев. – Мы, например, используем глубокую нейросеть, способную «очищать» спектральный сигнал от шума при создании новых методов диагностики заболеваний по выдыхаемому воздуху». Работа над ними идет на базе лаборатории при поддержке мегагранта правительства России.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.

Национальный исследовательский Томский государственный университет (ТГУ) — первый российский университет на территории Русской Азии (фактически первый российский университет восточнее берегов Волги), один из 29 национальных исследовательских университетов.