Искусственный интеллект научили классифицировать эритроциты

Ученые из Калифорнийского университета в Ирвайне научили нейросеть автоматически анализировать и классифицировать формы красных кровяных телец по микроскопическим снимкам. Это поможет не только в диагностике серповидноклеточной анемии, но и в выявлении других заболеваний крови

Эритроциты — красные кровяные тельца — клетки крови, которые насыщаются кислородом в легких и затем разносят его по телу. При серповидноклеточной анемии меняется форма гемоглобина и эритроциты, несущие измененный гемоглобин, сами меняют форму. Чаще всего она серповидная (откуда и пошло название заболевания), но может быть и овальной, и прямой. Количественный и качественный анализ структуры клеток важен для своевременной диагностики анемии. Также это помогает предсказать динамику и исход заболевания.

Поскольку вручную анализировать форму эритроцитов трудно, в новой работе ученые предложили подход к автоматизированному анализу с помощью нейросети. Для обучения ИИ исследователи использовали изображения одиночных красных кровяных телец, а затем проверили метод на 434 микроскопических изображениях, полученных от восьми пациентов. Результаты анализа показали, что нейросеть успешно классифицирует эритроциты по форме. При этом метод работает как для клеток, несущих кислород, так и для «пустых». Статья с результатами исследования опубликована в журнале Computational Biology.

В основе метода анализа и систематизации лежит алгоритм глубинного обучения, использующий сверточные нейронные сети. Сверточная нейронная сеть — это специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном. Она нацелена на эффективное распознавание изображений и входит в состав технологий глубинного обучения. Анализ при этом состоит из трех основных этапов. На первом шаге алгоритм идентифицирует эритроциты, отделяя их от фона и соседних клеток. Затем он масштабирует изображение, приводя все клетки к одному размеру. И, наконец, на третьем этапе алгоритм определяет форму эритроцита.

Алгоритм искусственного интеллекта можно использовать не только для диагностики серповидноклеточной анемии. В дальнейшем ученые планируют применить его для изучения других заболеваний крови, при которых также нарушается форма или размер эритроцитов. К таким заболеваниям, например, относятся ВИЧ, онкологические заболевания и сахарный диабет.

Фото на обложке: pixabay.com