Интервью в номер

Когда реализовать идею помогают друзья и коллеги

Возможность применения методов машинного обучения для решения задач в ходе радиобиологических экспериментов рассматривалась И.А.Колесниковой еще в студенчестве. Когда Инна начала работать в ОИЯИ, эта идея была воплощена в жизнь в совместном ЛИТ-ЛРБ проекте по разработке информационной системы, решающей поставленные радиобиологами задачи.

Инна, младший научный сотрудник Лаборатории радиационной биологии ОИЯИ, окончила бакалавриат и магистратуру кафедры биофизики Университета "Дубна" (руководитель дипломных проектов - Е.А.Красавин), сейчас учится на третьем курсе аспирантуры по направлению радиобиология. В 2019 г. она окончила кафедру САУ нашего университета и стала магистром по направлению прикладная информатика. Редакция попросила Инну Александровну рассказать о совместном проекте.

В 2017 году, после окончания магистратуры кафедры биофизики мне посчастливилось получить приглашение продолжить деятельность в ЛРБ в качестве младшего научного сотрудника. Работая, я изучаю и осваиваю основы лабораторной и гистологической техники, современные методы морфологического анализа центральной нервной системы (ЦНС). Углубляясь в детали и нюансы исследовательской работы в нашей области, я убедилась, что это трудоемкий и времязатратный процесс. С момента забора биологического материала, его фиксации и проводки, окрашивания и анализа, может пройти несколько месяцев. И если сама подготовка микропрепаратов может занимать до пары недель, то анализ гистологических препаратов - это рутинный длительный процесс. К тому же многие вещи приходится осваивать на ходу, в моем случае, например, это основы патогистологии и нейрогистологии. Начала я с изучения головного мозга, в рамках дипломных проектов углубилась в изучение отдельных его структур. Приходится изучать медицинские учебники, методички и даже посещать лекции ведущих медицинских вузов, что очень интересно. И, конечно, помогают профессиональные связи, которыми обзаводишься в рабочих поездках на конференциях.

Наблюдая за мировыми достижениями и большой популярностью применения искусственных нейронных сетей в разных сферах, я стала думать, что хорошо было бы автоматизировать распознавание клеток головного мозга. Не имея образования в сфере ИТ, благодаря поддержке родителей, получила еще одно высшее образование. Учась очно в магистратуре на кафедре биофизики, а затем в аспирантуре, параллельно осваивала программу магистратуры САУ. Научный руководитель А.Н.Аверкин позитивно встретил мою идею попробовать автоматизировать анализ микропрепаратов. Однако по мере погружения в тонкости вопроса ко мне приходило осознание нетривиальности решения. И если вначале в рамках дипломного проекта планировалось автоматизировать анализ клеток головного мозга с помощью искусственных нейронных сетей, то в процессе обучения работа свелась к подготовке данных для дальнейшего обучения сверточной нейронной сети. С помощью друзей я на ходу осваивала язык программирования Python. К слову сказать, работая со специалистами в области компьютерного зрения из ЛИТ, мне стало абсолютно очевидным, что подготовка данных - непростая и важная задача. Дипломный проект был успешно защищен в феврале 2019 г.

Осенью прошлого года на площадке ЛЯП мы встретились с О.И.Стрельцовой, которая преподавала нам высшую математику в университете. Она проявила интерес к моей идее. Так была организована рабочая встреча сотрудников двух групп. Команда из ЛИТ побывала в нашем 71-м корпусе, вникла во все детали процесса биологических исследований, оценила наши задачи и свои возможности, после чего перед дирекцией был вынесен вопрос о сотрудничестве. И началась совместная работа. С командой из ЛИТ очень приятно работать. Коллеги не раз приходили к нам, чтобы лично ознакомиться с процессами, для которых они разрабатывают систему.

Вот так идея превратилась в реальный проект, над которым мы работаем с осени прошлого года. На базе гетерогенной вычислительной платформы HybriLIT разработан прототип информационной системы. Задачи автоматизации анализа фото- и видеоматериалов решаются с помощью методов машинного и глубокого обучения и нейросетевых алгоритмов. Получены первые результаты по подбору нейросетевой архитектуры и обучению сверточной нейронной сети U-net, позволяющей идентифицировать клетки головного мозга по размеченным фотографиям микропрепаратов. Разрабатывается программная компонента, которая, используя алгоритмы компьютерного зрения, расширяет функционал автоматической обработки видеоматериалов. Молодые сотрудники ЛИТ - студенты Университета "Дубна" успешно презентовали первые результаты на ежегодной конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов университета, защищена магистерская диссертация по результатам применения нейронной сети для морфологического анализа клеток ЦНС после облучения, подана заявка на грант РНФ, проведен совместный семинар.

В заключение я выражаю благодарность Наталье Николаевне Буденной, специалисту в областях радиобиологии, физиологии, пато- и нейрогистологии, куратору моих бакалаврской и магистерской диссертаций, за обучение основам морфологического анализа, отзывчивость и безотказные консультации по нетривиальным случаям, помощь в подготовке фотоизображений гистологических препаратов для автоматизации морфологического этапа анализа. И также выражаю благодарность Оксане Ивановне Стрельцовой за поддержку идеи и ее воплощение в совместный интересный проект.