Ученые Белгородского государственного национального исследовательского университета зарегистрировали инновационную программу, предназначенную для распознавания и классификации белых кровяных телец на микроскопических снимках. Эта разработка призвана существенно повысить точность и интерпретируемость результатов клинических анализов крови, что важно в условиях, когда время играет решающую роль. Современные автоматические методы часто сталкиваются с проблемами из-за нестандартности снимков из разных лабораторий, которые могут различаться по качеству, яркости и цветопередаче. Созданный в БелГУ универсальный метод эффективно работает с изображениями, полученными с различного оборудования.
Разработанная программа основана на гибридном методе, который уникальным образом объединяет два подхода. Первый базируется на экспертных правилах, в которые сведены знания специалистов, применяемые при ручном анализе. Эти правила помогают идентифицировать тип лейкоцита по таким характеристикам, как форма клетки, ее цвет и структура поверхности.
Для повышения точности расчетов модель использует байесовский вывод, позволяющий учитывать как известную информацию, так и новые данные. Вторая часть программы использует нейросеть глубокого обучения, которая самостоятельно находит кровяные клетки на изображениях и относит их к одному из пяти основных классов: нейтрофилы, лимфоциты, моноциты, эозинофилы и базофилы.
Ключевым преимуществом гибридного подхода является преодоление главного недостатка нейросетей — их «черного ящика», когда непонятно, как система пришла к тому или иному решению. Новая программа обрабатывает каждый снимок обоими методами параллельно, после чего комбинирует результаты. Если и экспертные правила, и искусственный интеллект приходят к одному выводу, он признается окончательным. В случае расхождений итоги анализа автоматически отправляются на дополнительную проверку специалисту.
На обработку одного снимка программе требуется менее секунды, а ее точность достигает 93%, что сопоставимо с современными сложными системами. Однако, в отличие от аналогов, разработка белгородских ученых сохраняет полную прозрачность процесса: программа фиксирует все распознанные признаки и активированные для их идентификации правила. Это позволяет эксперту проследить логику принятия каждого решения и при необходимости внести коррективы. Эффективность гибридного метода классификации лейкоцитов уже подтверждена исследователями на реальных медицинских данных, что открывает дорогу для его внедрения в клиническую практику.
Ранее ученые разработали анализ крови, который может показать, как работает защита организма, и даже предсказать болезни задолго до первых симптомов.
