Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры

Follow idexpert_ru on Twitter

IV Международная промышленная выставка «EXPO-RUSSIA VIETNAM 2022»  и РОССИЙСКО-ВЬЕТНАМСКИЙ МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЙ БИЗНЕС-ФОРУМ
Российский Форум "Микроэлектроника-2022"
Девятая международная промышленная выставка «EXPO-RUSSIA ARMENIA 2022»

 
 

Специалисты Smart Engines научили ИИ распознавать многослойные микроструктуры человеческого мозга

09.08.2022

Результаты помогут в исследованиях нейродегенеративных состояний и в установлении причин ухудшения обоняния при коронавирусе



Ученые из компании Smart Engines вместе с коллегами из России, Италии и Германии впервые произвели автоматическую сегментацию 3D-снимка обонятельной луковицы человека при помощи нейросетей. Результаты исследования опубликованы в журнале Tomography.

Обонятельная луковица человека — это небольшой (около 0,5 см) участок мозга, имеющий сложную слоистую структуру. До недавнего времени эта и ей подобные микроструктуры мозга исследовались либо в низком разрешении методом МРТ, либо с разрушением образца по результатам гистологии. Теперь же коллективу ученых и специалистов по искусственному интеллекту удалось построить 3D модель обонятельной луковицы в высоком разрешении без разрушения образца. Для этого ученые провели многоэтапную обработку фазоконтрастных рентгеновских изображений, полученных на синхротронном источнике, рассказала соавтор исследования, начальник отдела компьютерной томографии компании Smart Engines, к.ф.-м.н Марина Чукалина. Для исследования был использован неживой биологический образец. Фазоконтрастные снимки были выполнены на немецком синхротроне DESY PETRA III в Гамбурге. Методом томографической реконструкции было создано цифровое 3D изображение обонятельной луковицы человека в высоком разрешении (4 000 сечений). Для построения 3D модели специалистами компании Smart Engines совместно с другими участниками проекта были созданы нейросетевые модели, обеспечивающие распознавание отдельных слоев обонятельной луковицы на каждом из цифровых сечений.

«Мы впервые в мире обучили нейросеть, которая автоматически сегментирует изображение биологической структуры мозга такой сложности на столь малом масштабе», - рассказала Марина Чукалина.

В своей публикации ученые описали единый цикл этого исследования, включающий в себя измерение рентгеновских проекций обонятельной луковицы, обработку данных, включая томографическую реконструкцию, локализацию луковицы и, наконец, автоматическую сегментацию отдельных слоев этой структуры.

«Результаты эксперимента будут востребованы у биологов и врачей, которые занимаются изучением причин функциональных и морфологических нарушений обонятельной луковицы у людей, страдающих нейродегенеративными расстройствами, а также у людей, потерявших обоняние вследствие заражения COVID-19», - надеется Марина Чукалина.

Последние исследования механизмов дегенерации обонятельной луковицы человека при старении, а также при болезни Альцгеймера и COVID-19 указывают на необходимость использования высококачественных изображений микроструктурных тканей этого участка мозга, сообщается в статье в журнале Tomography.

Компания Smart Engines специализируется на разработке и поставке комплексных программных решений индустриального уровня для автоматизации распознавания и ввода данных из документов в видеопотоке, на фотографиях и сканах.

В 2020 году специалисты Smart Engines разработали собственные нейросетевые архитектуры, использование которых при проведении рентгеновской компьютерной томографии позволяет снизить необходимую дозу облучения пациентов. Ученые Smart Engines создали алгоритмы, позволяющие провести реконструкцию снимка сразу во время процесса томографической съемки и остановить исследование при достижении результата, обладающего достаточным качеством. Решение будет актуально, в частности, для обследований пациентов с COVID-19.

В 2021 году Smart Engines выпустила первую версию продукта Smart Tomo Engine, который содержит всю необходимую документацию к API по загрузке данных, выполнению томографической реконструкции и сохранению результатов.

Подписывайтесь на наши новости в Telegram: https://t.me/idexpert

Читайте нас на VK: https://vk.com/idexpert_ru

Источник:  Пресс-служба Smart Engines


Рейтинг статьи

Возврат к списку



Материалы по теме:

Статьи и обзоры
Новости рынка и технологий

Продукты автоматической идентификации

Chainway C71
Chainway C71
Широкий набор функций, гибкое применение во множестве отраслей
Seaory S22
Seaory S22
Настольный двусторонний карточный принтер
Seaory S20R
Seaory S20R
Настольный карточный принтер для перезаписи карт
UHF RFID метка S-Tag® «3D»
UHF RFID метка S-Tag® «3D»
UHF RFID метка для маркировки различных материалов
Seaory S20
Seaory S20
Настольный односторонний карточный принтер
Chainway C71 UHF RFID
Chainway C71 UHF RFID
Ручной мобильный UHF RFID считыватель под Android
Chainway C3000 UHF RFID
Chainway C3000 UHF RFID
Ручной UHF RFID считыватель промышленного класса на базе Windows CE
UHF RFID считыватель Hopeland Smart 380
UHF RFID считыватель Hopeland Smart 380
Экономичный высокопроизводительный стационарный UHF RFID считыватель
UHF RFID считыватель Hopeland R2000
UHF RFID считыватель Hopeland R2000
Встраиваемый UHF RFID считыватель дальнего радиуса действия

Все продукты >>>

 
RFID-система от А до Я - практический семинапр

Проекты и решения

Сложные задачи - простые решения от ОКТРОН

События

Logforum 2022

Опрос





Комментарии