Сотрудники Лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения Томского государственного университета, созданной в рамках программы мегагрантов, предложили новый подход для диагностики социально значимых заболеваний— инфекционных, диабета, инфаркта, онкологии – с использованием методов лазерной спектроскопии и машинного обучения. Томским ученым удалось обучить нейросеть распознавать шумы и отфильтровывать их от спектрального сигнала. Результаты исследования опубликованы в престижном журнале Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer.
«Шумовая составляющая затрудняет количественный и качественный анализ спектральных данных, полученных с использованием оптических методов, – поясняет заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенев. – Для уменьшения шумов созданы различные фильтры, однако подавляющее большинство из них одновременно с фильтрацией искажает полезный сигнал. Например, широко используемый фильтр Гаусса приводит к «размыванию» сигнала. Это можно сравнить с картинкой с расплывчатыми границами».
Подход разработан в рамках проекта, реализуемого учеными Томского госуниверситета совместно с коллегами из Университета прибрежного опалового побережья (Франция) при поддержке Минобрнауки России. В рамках совместных исследований также создан новый способ анализа молекулярных компонент в атмосфере с помощью методов терагерцовой спектроскопии и искусственного интеллекта.
Лаборатория лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения была создана по программе мегагрантов в 2021 году и направлена на разработку методов скрининговой неинвазивной диагностики вирусных и бактериальных респираторных инфекций с использованием лазерной спектроскопии и методов искусственного интеллекта (ИИ).
Читать подробнее: Новый подход ученых ТГУ повысит точность диагностики социально значимых заболеваний, Naked Science, 29.11.2023
Источник фото: Пресс-служба ТГУ
