На Русском языке
МОСКВА – Российские ученые из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) совершили значительный прорыв в области микроскопии, разработав инновационный метод для существенного повышения разрешения оптических приборов. Их команда создала уникальное решение, которое можно сравнить с “ИИ-очками” для микроскопа. Эта технология, основанная на нейронных сетях, способна эффективно устранять искажения и погрешности, присущие традиционным системам, обеспечивая тем самым формирование практически идеального изображения. Детали этого исследования были опубликованы в престижном издании International Journal of Molecular Sciences.
Визуализация является краеугольным камнем многих биологических исследований, где конфокальные микроскопы широко используются для изучения клеток, их компонентов и структур. Однако, несмотря на их важность, эти приборы имеют существенный недостаток: качество получаемых изображений часто страдает от различных искажений и “шумовых артефактов”. Эти погрешности возникают из-за таких факторов, как изменение оптических элементов, внешние условия и незначительные флуктуации в работе системы. В результате разрешение микроскопа снижается, что затрудняет детальный анализ мельчайших структур и, как следствие, ограничивает возможности научного поиска и точность экспериментов.
Екатерина Пчицкая, руководитель научно-исследовательской лаборатории анализа биомедицинских изображений и данных СПбПУ, объяснила, что ключевым аспектом в решении этой проблемы является понимание “функции рассеяния точки” (ФРТ), которая точно описывает природу этих нежелательных шумовых артефактов.
“Опираясь на эти характеристики, мы разработали передовую нейросеть, предназначенную для работы с микроскопом. Она способна идентифицировать и корректировать системные ошибки, удаляя все искажения и приближая изображение к идеальному состоянию”, — заявила Пчицкая. Она также отметила, что до этого подобные задачи решались с помощью итерационных математических алгоритмов, которые были крайне ресурсоемкими по времени и часто не давали желаемых результатов. Успех этого проекта стал результатом междисциплинарного сотрудничества физиков, биологов и IT-специалистов.
Em Português
MOSCOU – Cientistas russos da Universidade Politécnica de São Petersburgo Pedro, o Grande (SPbPU), alcançaram um avanço significativo no campo da microscopia, desenvolvendo um método inovador para aumentar substancialmente a resolução de instrumentos ópticos. A equipe criou uma solução única que pode ser comparada a “óculos de IA” para o microscópio. Essa tecnologia, baseada em redes neurais, é capaz de eliminar eficazmente as distorções e imprecisões inerentes aos sistemas tradicionais, garantindo a formação de uma imagem quase perfeita. Os detalhes desta pesquisa foram publicados na prestigiada International Journal of Molecular Sciences.
A visualização é um pilar fundamental em muitas pesquisas biológicas, onde microscópios confocais são amplamente utilizados para estudar células, seus componentes e estruturas. Contudo, apesar de sua importância, esses instrumentos apresentam uma desvantagem significativa: a qualidade das imagens obtidas frequentemente é comprometida por várias distorções e “artefatos de ruído”. Essas imperfeições surgem devido a fatores como a alteração de elementos ópticos, condições externas e pequenas flutuações no funcionamento do sistema. Como resultado, a resolução do microscópio diminui, dificultando a análise detalhada das estruturas mais ínfimas e, consequentemente, limitando as possibilidades da investigação científica e a precisão dos experimentos.
Ekaterina Pchitskaya, chefe do Laboratório de Pesquisa de Análise de Imagens e Dados Biomédicos da SPbPU, explicou que o aspecto chave para resolver esse problema reside na compreensão da “função de dispersão de ponto” (PSF), que descreve com precisão a natureza desses artefatos de ruído indesejados.
“Com base nessas características, desenvolvemos uma rede neural avançada projetada para operar com o microscópio. Ela é capaz de identificar e corrigir erros do sistema, removendo todas as distorções e aproximando a imagem de um estado ideal”, afirmou Pchitskaya. Ela também observou que, anteriormente, tarefas semelhantes eram resolvidas por algoritmos matemáticos iterativos, que eram extremamente demorados e frequentemente produziam resultados insatisfatórios. O sucesso deste projeto é resultado da colaboração interdisciplinar de físicos, biólogos e especialistas em TI.
