Данная информация предназначена для специалистов в области здравоохранения и фармацевтики. Пациенты не должны использовать эту информацию в качестве медицинских советов или рекомендаций.
Устройство ученых Пермского Политеха сможет автоматически выявлять онкопатологии
Ученые из Пермского Политеха создали проект устройства для автоматического гистологического анализа. Разработка позволит оперативно выявлять клеточные патологии, в том числе онкопатологии, у человека и животных. В перспективе действия, которые сейчас выполняют несколько лаборантов, аппарат сможет производить быстрее и дешевле. Исследователи провели серию экспериментов, которые показали точность распознавания заболеваний до 92 %.
Кроме ученых Пермского Политеха, в проекте приняли участие разработчики из
Пермского ГАТУ и Пермского института ФСИН России. Результаты работы научная
группа опубликовала в сборнике IOP Conference Series: Earth and Environmental
Science и Journal of Physics: Conference Series.
– Структурные изменения в тканях клетки, обнаруженные с помощью
гистологического анализа, дают точную картину о заболевании человека. Сейчас
этот процесс достаточно длителен, в работу вовлечены несколько специалистов,
которые проводят исследования вручную. Цель нашей разработки – автоматизировать
процедуру гистологического анализа для ускорения распознавания болезней. Модуль
поддержки принятия решений сможет максимально исключить человеческий фактор и
повысить точность анализов. Кроме того, наше устройство поможет снизить нагрузку
на медицинский персонал, – рассказывает профессор кафедры «Информационные
технологии и автоматизированные системы» Пермского Политеха, доктор технических
наук, доцент Сергей Костарев.
По словам ученых, морфоструктурные изменения в клетках имеют древообразную
структуру, что дает возможность в автоматическом режиме определить индикаторы
патологий. Процесс исследования начинается с загрузки образцов материала в
аппарат, подготовки гистологического препарата и их сканирования. Затем
специально разработанные компьютерные алгоритмы обрабатывают полученное
изображение. Устройство с помощью нейронных сетей «расшифровывает» его, находя
индикаторы разрушения тканей, которые характеризуют различные патологические
процессы.
Для разработки автоматизированной системы ученые предложили использовать
теорию конечных автоматов, в частности, автомат Мили. Они привели расчеты для
патологии структурных изменений в тканях и кодировку необходимых индикаторов.
Методику автоматизированного определения диагноза исследователи разработали на
основе анализа индикаторов патологий. Ученые также провели имитационное
моделирование по определению этих показателей. Программу для проектируемого
прибора они создали с помощью CX-One для программируемого логического
контроллера Omron.
– Мы провели серию экспериментов по распознаванию клеточных патологий,
результаты которых оценил лаборант-гистолог. В процессе мы использовали систему
гистологической проводки – гистологический процессор Leica, ротационный микротом
ThermoScientific НМ 325 и другое оборудование. Результаты показали, что аппарат
сможет достичь достаточно высоких показателей точности – от 82 % до 92 %. Наше
устройство в перспективе позволит выявлять различные виды патологий: от
дистрофии до онкозаболеваний, – поясняет Сергей Костарев.
Конечная цель ученых – создать «робота-гистолога», который будет выполнять
функции загрузки образцов материала до выдачи результата. Сейчас исследователи
разрабатывают прототип устройства и находятся в поиске финансирования для
проекта.