"Мы изучаем, как правильно подготовить растительное сырье к процессам экстракции - выделению полезных веществ. Для понимания этих процессов необходимо проводить анализ микрофотографий ультратонких срезов частиц, и для этого создается нейросеть. Кроме того, автоматическая обработка фото биологических систем позволит наполовину разгрузить медиков, которые занимаются диагностикой новообразований по срезам клеток - нейросеть сможет в автоматическом режиме определять, где нормальная стенка, а где опухоль. Также такая информационная система поможет автоматизировать огромную часть микроскопических исследований: пока что большинство их в мире проводится вручную", - рассказал Ломовский.
Аналогов такой информационной системы в мире пока нет.
"Есть программы, рассчитанные под один вид клеток, но адаптивных программ для анализа разных видов клеток пока нет", - отметил он.
По словам ученого, растительное сырье по своей структуре отличается от других.
"Это полимерная структура, и она активно отвечает на механическое воздействие. Растительное сырье оно похоже на железобетон, в котором есть армирующие стержни. При воздействии на структуру растения может происходить либо сильный сдвиг слоев, либо оно будет крошиться. От этого зависят процессы выделения биологически активных веществ", - пояснил ученый.
Нейросетью занимаются ученые ИХТТМ, Института систем информатики и Института химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН. Работа поддержана Российским научным фондом.
