Опубликовано 2018-05-11
Ученые Сибирского отделение РАН разработали нейросеть для автоматической обработки микроскопических снимков. Искусственный интеллект поможет автоматизировать диагностику рака и в общем сферу анализа микроскопических снимков — это позволит снизить нагрузку на врачей. Об этом пишет ТАСС со ссылкой на и. о. заведующего лабораторией Института твердого тела и механохимии (ИХТТМ) СО РАН Игоря Ломовского.
При этом нейросеть для автоматизации анализа снимков изначально появилась в рамках изучения возможностей экстракции растительного сырья. «Для понимания этих процессов необходимо проводить анализ микрофотографий ультратонких срезов частиц, и для этого создается нейросеть. Кроме того, автоматическая обработка фото биологических систем позволит наполовину разгрузить медиков, которые занимаются диагностикой новообразований по срезам клеток — нейросеть сможет в автоматическом режиме определять, где нормальная стенка, а где опухоль. Также такая информационная система поможет автоматизировать огромную часть микроскопических исследований», — рассказал Ломовский.
Ученый добавил, что на сегодняшний день все подобные анализы клеток делаются вручную. «Есть программы, рассчитанные под один вид клеток, но адаптивных программ для анализа разных видов клеток пока нет», — отметил он.
Источник https://sdelanounas.ru/blogs/106955/
«Октава ДМ» проанализировала качество звука на стриминговых платформах
Ростех поставит крупнейшей энергокомпании Крыма спецтехнику с DMR-радиостанциями
Ростех впервые представил новейшее оборудование для ультразвуковой диагностики и лечения рака
Разработка ОНПП «Технология» повысила эффективность работы с рацпредложениями
В «ОДК-Сатурн» введена роботизированная установка упрочнения деталей перспективных двигателей
В России создали отечественный прототип универсального квантового компьютера на ионах (куквартов)
«Сколково» и «АстраЗенека» подвели итоги акселерационной программы «Лаборатория инноваций iLab»
Навигатор инноватора впервые пройдет в Ивановской области
Неидеальный электрод оказался более эффективен
Искусственный интеллект «увидел» квантовые преимущества