Компания Google предложила использовать нейронные сети для выявления ранних признаков онкологических заболеваний непосредственно во время микроскопии.
©Wikipedia
Компания Google изобрела систему для ранней диагностики онкологических заболеваний в виде интерактивного микроскопа. Прибор объединяет световой микроскоп и компьютерный блок, при помощи нейронной сети анализирует наличие признаков раковых изменений клеток. Умный аппарат выделяет подозрительные участки в реальном времени прямо в поле зрения.
Технологии компьютерного зрения, распознавания объектов при помощи нейросетей сейчас используют во многих областях — от астрономии до наблюдения за лабораторными животными. Методика подходит и для обнаружения патологических изменений структуры тканей организма. В простейших случаях нейросеть не нужна: существуют приложения для смартфона, которые могут проверить подозрительную родинку на онкологию.
Умный микроскоп Google обрабатывает изображение в поле зрения при помощи глубокой сверточной нейросети архитектуры Inception v.3, которая уже сейчас успешно выявляет меланомы и карциномы. Тренировка нейросети возможна для разных типов рака, при тестировании изобретения использовали препараты с метастазами рака молочной железы в лимфоузлах (399 образцов) и рака предстательной железы (285 образцов).
На рисунке показана схема прибора. Цифровая камера захватывает то же поле зрения, что и исследователь, и передает изображение вычислительному блоку в реальном времени. Прототип использовал частоту около 10 кадров в секунду — этого достаточно для плавного перемещения и увеличения изображения.
Нейронная сеть анализирует видеопоток, формируя карту, на которой каждому пикселю присвоена вероятность риска онкологических изменений. Компьютер выделяет подозрительные области линией (на рисунке — светло-зеленой), можно просматривать непосредственно карту риска.
Исследователи собрали прототип из обычного лабораторного оптического микроскопа с кратностью 4-40Х, доработав его двумя модулями. Полупрозрачное зеркало за объективом пропускает световой поток далее и одновременно отражает его на фотоматрицу для компьютерной обработки. Второй модуль проецирует кадр на исходный, окуляр показывает уже дополненное изображение.
Экспериментальная проверка показала эффективность инструмента, при этом распознавание успешно проходило на рабочих препаратах различного качества, что важно для клинического использования. Следовательно, особый микроскоп не нужен, достаточно добавить блок между объективом и окуляром для передачи и получения видеосигнала к уже установленным в лабораториях моделям.
Изобретатели указывают: подобные системы можно применять не только для диагностики онкологии, но и при анализе флюорографических и рентгеновских снимков, цитологии и флуоресцентном анализе — везде, где сейчас за лабораторными образцами наблюдает непосредственно человек, а критерии патологии определяют «на глаз».
