Видео на конкурс «Био/Мол/Текст»: Многие родители мечтают о том, что их ребенок станет известным спортсменом. Но как узнать, в каком виде спорта он сможет достичь высоких результатов? В нашем видео мы расскажем об исследованиях и тестах, которые помогут определить предрасположенность ребенка к различным видам спорта.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Стремительное развитие технологий компьютерного зрения в последние годы, подпитываемое прогрессом в глубоком обучении и доступностью больших данных, существенно трансформирует многие ключевые процессы в науке, промышленности, медицине и повседневной жизни. Особенно революционна его роль в сферах, где человеческое восприятие является слабым местом, внося субъективность, когнитивные искажения и ошибки, вызванные усталостью. Современные системы на основе нейронных сетей и сложных архитектур не просто анализируют изображения, а понимают их контекст, превосходя человека в скорости, точности и постоянстве. Они обеспечивают автоматический, объективный и мгновенный анализ визуальных данных — от обнаружения и диагностики патологий по рентгеновским снимкам до навигации беспилотных автомобилей и управления «умным» городом. Так компьютерное зрение перестало быть лабораторным узкоспециализированным инструментом, а превратилось в незаменимую технологию для принятия точных и надежных решений в цифровую эпоху, где ценность объективных визуальных данных непрерывно растет.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Искусственный интеллект (ИИ) все больше входит в самые разные сферы нашей жизни, включая такую сложную и ответственную, как медицина. И пока биоэтики ведут горячие споры о допустимости использования нечеловеческого интеллекта для спасения человеческих жизней, программисты придумали новое применение ИИ в диагностике — виртуальная гистология. Это новая технология, когда ИИ имитирует результат различных гистологических окрашиваний. Нейросеть анализирует фотографию среза ткани, причем образец может быть как неокрашенным, так и уже обработанным каким-либо красителем. Затем нейросеть генерирует картинку, в точности имитирующую результат нужного химического окрашивания. Таким образом, одно стеклышко превращается в бесконечный источник данных, позволяя врачам видеть невидимые структуры без лишних манипуляций.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Дендритные шипики — это выступы плазматической мембраны нейронов на их отростках (дендритах), отвечающие за синаптические связи с другими нейронами (в синапсе они выступают в роли постсинаптической мембраны). Дендритные шипики могут иметь самые разные формы; в течении жизни они появляются, растут, меняются и исчезают. Считается, что морфология (форма) дендритных шипиков тесно связана с тем, как они функционируют. Также выдвигаются гипотезы о связи расположения шипиков на нейроне и их функционировании. Область исследования формы шипиков и их расположения при различных состояниях и заболеваниях поистине безгранична. Ранее разработанные математические методы и ПО для анализа изображений шипиков с ростом объема данных теряют свою актуальность, так как они лишь упрощают или совершенствуют неточную и долгую ручную обработку таких сложных данных. На сцену выходит искусственный интеллект: нейросетевые методы сегментации дендритов и шипиков, машинная классификация шипиков и дендритов на основе математических метрик, графовые нейронные сети для классификации нейронов. Об этих методиках и перспективах использования их в исследованиях дендритных шипиков расскажем ниже.