подписка ерип

IT-шники начинают мозговой штурм

23 мая 2017

Автор(ы):
Дмитрий Патыко


Фото автора и из презентаций докладчиков.
Фото автора и из презентаций докладчиков.
Традиционные компьютерные системы, использующие модели и методы искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальные системы (ИС), которые должны обладать гибкостью и способностью к обучению и самообучению, — не одно и то же.

ИИ, особенно в перспективе, задача не только технарей-компьютерщиков, но и специалистов, способных создавать
биоэлектронные нейронные сети, устроенные по образу и подобию человеческого мозга. И тут без помощи тех, кто
мозгом издавна занимается, успех невозможен. Мало того, ИИ в числе приоритетных целей можно использовать
для совершенствования медицинской диагностики и терапии. И в этом случае специалистам по ИИ никак не обойтись
без сотрудничества с врачами. Именно поэтому круглый стол «Проблема воссоздания искусственного интеллекта», прошедший в НАН Беларуси, впервые собрал не только IT-шников, но и ученых-медиков.

Моделирование функций мозга с помощью искусственных нейронных сетей при решении задач распознавания

Заведующий лабораторией анализа биомедицинских изображений Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси, кандидат техн. наук Василий Ковалёв, выступивший с докладом (в соавторстве с Александром Тузиковым — директором ОИПИ НАН Беларуси, членом-корреспондентом НАН Беларуси, доктором физ.-мат. наук, профессором), подчеркнул, что поскольку до четкого понимания когнитивных функций мозга еще далеко, нейробиологи и инженеры, работающие в области IT, должны идти своими путями, делясь друг с другом новыми сведениями. 

Коллектив Василия Ковалёва продемонстрировал реальные наработки в области медицинской диагностики, проведенные с активным использованием интеллектуальных систем. В частности, исследования в области так называемых сверточных нейронных сетей, значительно снижающих количество ошибок классификации в системах компьютерного зрения, позволили ученым в 2 раза улучшить качество распознавания признаков, характерных для клеточных структур у людей разного возраста, по сравнению с традиционными методами. 

Компьютер оказался способен выделять важные признаки, характеризующие класс изображений, даже лучше, чем опытные специалисты-медики, консультирующие разработчиков. При этом было подтверждено, что старение организма с возрастом значительно замедляется, это важно знать, например, геронтологам (ученым, разрабатывающим методы лечения головного мозга).  

Медики с интересом изучали слайды, демонстрирующие гинекологические опухоли (пробы тканей были отсканированы с огромным увеличением). Такие изображения (порядка 100 000100 000 пикселей) предоставляют важную информацию, однако обрабатывать их визуально и анализировать гистологу, гистопатологу практически нереально. Сделать это можно только при компьютерном анализе с помощью нейросетевых подходов. 

Интеллектуальная система безошибочно обнаруживает метастазы, оценивает агрессивность опухоли, выделяя на биомедицинских полнослайдовых изображениях клетки, находящиеся в состоянии митоза. Безусловно, это прорыв, и неслучайно исследование белорусских ученых, представленное на проходивших международных соревнованиях по нейросетевым технологиям IBM Open Power (США), заняло 1-e место (совместно с минской фирмой Altoros Labs) в соответствующей номинации. 

Не менее значимые результаты приносит нейросетевой подход при автоматическом выделении (сегментации) легких на компьютерно-томографических изображениях грудной клетки. Новый эффективный метод обнаружения узловых образований в легких, улучшающий качество сегментации на 11%, уже реализован в виде программного модуля и внедрен в медицинскую практику. 

На легкие ориентированы и другие методы, алгоритмы и программные средства, предназначенные для обнаружения взаимосвязей между структурой изображений и лекарственной устойчивостью больных туберкулезом (см. фото). Такие статистически значимые взаимосвязи были обнаружены впервые в мире. Они уже обрели статус программно реализованного метода, и это позволяет надеяться, что выявление самой опасной формы туберкулеза вскоре станет рутинной диагностической процедурой, ведь метод весьма информативен. При визуализации участков КТ и рентгеновских изображений оттенками красного цвета автоматически подсвечиваются области, соответствующие положительным корреляциям с лекарственной устойчивостью, оттенками синего — отрицательным. 

Итогом научного поиска стала эффективная модель активных шаблонов для обнаружения и сегментации объектов на медицинских изображениях, не уступающая лучшим мировым образцам. На ее основе разработаны четыре метода автоматического обнаружения сегментации цитологических, гистологических и компьютерно-томографических изображений. 

Обнадеживающие для диагностов результаты приносит также использование нейросетевых технологий при сравнении МРТ-изображений мозга здоровых детей и страдающих синдромом дефицита внимания и гиперактивности. Такой анализ — реальная возможность безошибочно поставить диагноз, провести адекватное лечение и сделать точный прогноз.

Визуализация лекарственно-устойчивой формы туберкулеза



Современные подходы к исследованию процессов обработки информации в биологических нейронных сетях

Ведущий научный сотрудник лаборатории нейрофизиологии Института физиологии НАН Беларуси кандидат биол. наук Андрей Денисов (в соавторстве с заведующим кафедрой биофизики БГУ, академиком НАН Беларуси, доктором биол. наук, профессором Сергеем Черенкевичем) рассказали об уникальном европейском проекте The Human Brain Project, который стал платформой для объединения исследователей из большинства стран мира в области когнитивной деятельности мозга в норме и при патологии. Основные результаты выполнения проекта, касающиеся детального моделирования нейронных сетей мозга на основе экспериментальных данных, были недавно опубликованы. 

Поделились докладчики и итогами собственных исследований, целью которых было создание нейронной сети на поверхности планарного микроэлектронного массива с активными электродами и моделирование в ней функциональных процессов на основе экспериментальных данных. 

Клетки мозга крысы, помещенные на микроэлектронную подложку в питательной среде, имели возможность расти и развиваться, причем их «поведением» можно было управлять, подавая команды через электронный модуль и считывая ответную реакцию. Но собственные фундаментальные разработки, в частности, сформулированный закон обучения биологических нейронных сетей, найденные способы контакта клеток мозга с подложкой, разработка целого семейства электродов, с помощью которых снимаются сигналы, оригинальные системы программирования и обработки информации создают научный задел на будущее. 

Еще дольше и продуктивней культивировать нейроны и приблизить модель к естественному прототипу поможет трехмерный клеточный инкубатор, разработанный партнерами и изготовленный с помощью 3D-печати. По расчетам, трехмерные нейронные сети in vitro обеспечивают гораздо большее число контактов в нейронной сети, чем в 2D, стало быть, можно создать более сложное устройство — некий слой мозга. Такие перспективы очевидны. На трехмерной модели, которая гораздо ближе к человеческому организму, можно будет с большей достоверностью отрабатывать различные медицинские технологии, тестировать новые биосовместимые, биодеградируемые и эластичные полимеры, новые материалы для интерфейса с нервными клетками (электропроводящие пластики, углеродные нанотрубки, органические полупроводники). Впрочем, как считают исследователи, развитие оптических методов регистрации и стимуляции обязательно приведет к созданию бесконтактного интерфейса с нейронами. 

На все вопросы Андрей Денисов дал исчерпывающие ответы. В частности, заместитель директора по научной работе РНПЦ неврологии и нейрохирургии доктор мед. наук, профессор Юрий Шанько поинтересовался, используется ли в модели нейроглия — совокупность вспомогательных клеток нервной ткани, составляющих около 40% объема ЦНС.

Оказалось, что глиальные клетки на микроэлектронной подложке соседствуют с нейронами (как и в обычном мозге).

Второй прозвучавший вопрос: как обеспечивается питание биологических структур? Ответ: периодически, чтобы не было
резких перепадов, в камере обновляется питательная среда. 

Третий вопрос: не наблюдалась ли при гистологическом анализе онкологическая трансформация клеток в процессе роста?

Ответ: поскольку длительность экспериментов невелика, нет.

Принципы восстановления нейронных сетей мозга для сохранения интеллекта

В своем докладе заместитель директора по научной работе РНПЦ неврологии и нейрохирургии доктор мед. наук, профессор Юрий Шанько не раскрывал деталей, так как совместная работа Института физиологии НАН Беларуси и РНПЦ неврологии и нейрохирургии, по его словам, находится на начальной стадии. Речь о клиническом этапе; теоретический и лабораторный проработаны глубоко: по государственной программе это фундаментальное исследование провел академический институт (научный руководитель — заместитель директора по научной работе Института физиологии НАН Беларуси, член-корреспондент НАН Беларуси, доктор мед. наук, профессор Владимир Кульчицкий). Таким образом, в следующем году, если будет организован подобный круглый стол, партнеры представят детальный отчет о совместной работе. 

В общих чертах об исследовании известно: в клинике делаются успешные попытки оказать нейропротективное воздействие на головной мозг с помощью мезенхимальных стволовых клеток, которые доставляются по физиологическим путям. Речь о технологии защиты и сохранения интеллекта пациента после инсульта или травмы головного мозга. 

По словам заместителя председателя Президиума НАН Беларуси академика, доктора мед. наук, профессора Александра Сукало, если клинические испытания метода в РНПЦ неврологии и нейрохирургии окажутся успешными, это будет огромный прорыв в защите интеллекта, оставшегося у человека после повреждений головного мозга. 
 
Семантические технологии проектирования интеллектуальных систем 
 
Заведующий кафедрой интеллектуальных информационных технологий БГУИР доктор техн. наук, профессор Владимир Голенков в своем докладе рассказал о создании на кафедре прорывной технологии OSTIS (Open Semantic Technology for Intelligent Systems), которая предназначена для проектирования ИС и уже используется в подготовке студентов по специальности «Искусственный интеллект». 

Безусловно, среди мирового научного сообщества, поставившего цель создать ИИ, отечественные ученые играют не последнюю роль. Но покушаться на решение столь грандиозной задачи самостоятельно было бы наивно. Хотя бы потому, что полномасштабные исследования требуют огромного финансирования — миллиардов долларов. Поэтому специалисты видят выход в том, чтобы заинтересовать бизнес конкретными прикладными приложениями, например медицинскими (такие попытки уже предпринимаются), а также участвовать в международных проектах и работе по зарубежным грантам, в чем наши ученые преуспели. 


Комментировать


comments powered by HyperComments