Лаборатория лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения

Научные результаты:

Развит подход на основе методов машинного обучения и спектральной таксономии, методов реконструкции суперразрешения, глубоких нейронных сетей к контентному анализу спектров многокомпонентных проб на основе спектральных паттернов и априорной информации о спектральных характеристиках отдельных составляющих и разработке предиктивных моделей для последующей классификации.

Разработаны методы скрининговой неинвазивной диагностики вирусных и бактериальных респираторных инфекций на основе спектрального анализа:

• выдыхаемого воздуха с использованием лазерной оптико-акустической спектроскопии и методов ИИ;
• биологических жидкостей с использованием лазерной спектроскопии комбинационного рассеяния света и методов ИИ.

Разработан провокационный тест оценки наличия вирусных респираторных инфекций на слизистой оболочке ротовой полости и бронхо-легочной системы с использованием лазерной спектроскопии.

Внедрение результатов исследования:

Ведутся переговоры с потенциальными инвесторами по внедрению технологии медицинской диагностики на основе спектрального анализа проб выдыхаемого воздуха с использованием лазерной оптико-акустической спектроскопии и машинного обучения.

Организационные и инфраструктурные преобразования:

По итогам реализации проекта создана лаборатория (аналитический центр), оснащенная научным оборудованием для лазерной спектроскопии, специализированным программным обеспечением, реализующим машинное и глубокое обучение в области создания предиктивных моделей для классификации данных лазерной спектроскопии. Для этого был модернизирован оригинальный лазерный газоанализатор, комбинирующий оптико-акустическую детекцию и лазерный источник на основе параметрической генерации света. Создан комплекс для спектроскопии комбинационного рассеяния света в терагерцовой и ИК области, в том числе в режиме спектроскопии гигантского и локально усиленного комбинационного рассеяния.

Образование и переподготовка кадров:

В 2021 г. разработаны и внедрены в учебный процесс две программы дисциплины в рамках реализации магистерской программы:

• «Медицинская диагностика с использованием машинного обучения и биофотоника».
• «Введение в биоинформатику».

В 2022 г. разработаны и внедрены в учебный процесс две программы дисциплины в рамках реализации магистерской программы:

• «Математические модели методов биофотоники».
• «Методы визуализации в биологии и медицине».

В 2022 г. разработана и внедрена в учебный процесс Программа кандидатского экзамена по научной специальности 1.3.21 Медицинская физика.

В 2023 г. разработаны и внедрены в учебный процесс три программы дисциплины в рамках реализации магистерской программы:

• «Математические модели методов биофотоники».
• «Методы визуализации в биологии и медицине».
• «Нейрофотоника».

По итогам реализации проекта защищено: 5 диссертаций на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук, 6 магистерских диссертаций, 3 диплома бакалавра.

Сотрудниками лаборатории под руководством ведущего ученого пройдены 2 научные стажировки: в Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова по теме «Анализ ТГц спектров выдыхаемого воздуха с помощью методов машинного обучения» (Россия, г. Москва), в Институте проблем лазерных и информационных технологий Российской академии наук по теме «Создание оптико-акустического детектора на основе кварцевого резонатора» (Россия, г. Шатура).

Сотрудничество:

• Университет в Олбани (Университет штата Нью-Йорк в Олбани, США);
• Университет Лотарингии (Франция);
• Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова;
• Саратовский национальный исследовательский университет им. Н.Г. Чернышевского.