Алиса Горислав 0,0

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: На заре обработки биологических снимков исследователь проводил долгие часы, вручную обводя контуры клеток или даже подсчитывая клетки микроскопического поля в камере Горяева. Развитие технологий обработки изображений позволило автоматизировать такие задачи, как подсчет клеток на снимке и их классификация. Это значительно продвинуло разработку лекарств (быстрый анализ выживаемости), диагностику заболеваний и многие другие направления исследований. В этой статье рассмотрим эволюцию подходов к определению клеток на микроскопических изображениях в задачах компьютерного зрения — как методы анализа клеточных снимков развивались от алгоритмов с жестко заданными правилами обработки пикселей к нейросетевым моделям, использующим обучение на данных, геометрические представления формы и самообучение. И разберемся, почему каждый новый подход возникал как ответ на ограничения предыдущего, и как со временем менялся сам способ формального описания клеточной структуры.

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.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Долгое время ученые рассматривали ренин-ангиотензин-альдостероновую систему (РААС) как дирижера, управляющего лишь двумя аспектами нашего организма: нашим артериальным давлением и водно-солевым балансом. Однако последние исследования выявили ее значительное влияние на центральную нервную систему. РААС модулирует нейронные процессы в глубинных структурах мозга, что сказывается на уровне тревожности, резистентности к депрессии и когнитивных функциях в пожилом возрасте.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Птицы завораживают не только ярким оперением и мелодичными трелями, они — настоящие загадки эволюции, способные решать задачи, которые раньше считались привилегией только приматов. Представьте ворону, мастерящую крючок из проволоки, чтобы достать пищу; или попугая, который считает предметы и различает их по цвету и форме. Выдающиеся когнитивные способности пернатых делают птиц уникальной моделью для изучения эволюции мозга и когнитивных процессов. Их секрет кроется в компактной, но мощной структуре мозга, которая формировалась сотни миллионов лет. В статье пойдет речь о том, как птицы, пройдя сложный эволюционный путь, вдохновили исследователей на открытия в области искусственного интеллекта.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Большое депрессивное расстройство (БДР) — крупнейший фактор потери, одно из самых распространенных и вызывающих опасения психических заболеваний, которое может не поддаваться лечению, становясь терапевтически резистентной депрессией (ТРД). В настоящей статье нами была рассмотрена возможность применения неинвазивной нейромодуляции для лечения ТРД, а также роль искусственного интеллекта в нем.

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.