Veterināro audzēju ķirurģisko robežu histoloģiskā atpazīšana un analīze, izmantojot mākslīgo intelektu un multimodālo attēlveidošanu
Sākums: 01/2022 Noslēgums: 12/2024
-
Projekta numurs
-
lzp-2022/1-0274
-
-
Finansējums
-
300 000 EUR
-
-
Projekta vadītājs
-
Mindaugas Tamosiunas, e-pasts: mindaugas.tamosiunas@lu.lv
-
-
Projektu īsteno
-
Latvijas Universitāte
-
Elektronikas un datorzinātņu institūts
-
Zinātnes nozare
-
Veterinārmedicīnas zinātne
-
Medicīniskā inženierija
Kopsavilkums
Projekts ieviesīs jaunas optiskās metodes veterinārajā onkoloģijā, būtiski vienkāršojot histoloģisko paraugu sagatavošanu un ļaujot veterinārārstiem saņemt histopatoloģijas (HP) rezultātus gandrīz reālā laikā. Pašlaik lai iegūtu skaidras ķirurģiskās robežas standarta HP analīze aizņem vairākas dienas, un tā var apsekot tikai ierobežotu laukumu. Jaunā metode ļaus veikt nemerķētu HP audzēju tipa analīzi un atpazīt skaidras ķirurģiskās robežas biežāk sastopamajos suņu un kaķu audzējos: mīksto audu sarkomās un tuklo šūnu audzējos. Mūsu piedāvātā inovācija attiecas uz autofluorescences un Ramana spektrālās joslas attēlveidošanu un optiskās koherences tomogrāfijas (OCT) ieviešanu audu histoloģiskā modeļa atpazīšanā, izmantojot ģenerējošos tīklus-pretiniekus (GAN). Iepriekš mēs parādījām, ka Raman-OCT multimodālā stratēģija ar mašīnmācīšanos pārspēja esošās klīniskās metodes, atšķirot ļaundabīgos un labdabīgos audus ar >90% jutību un specifiskumu. Svarīgs Ramana signāla pirmapstrādes posms ietver autofluorescences atdalīšanu. Projektā piedāvātā attēlveidošana bez attēlu manuālas marķēšanas kopā ar GAN uzlabos nekrāsotu audu automātisko histoloģisko analīzi ex vivo, ļaujot mikroskopiskā līmenī noteikt nepilnīgās histoloģiskās robežas. Komandas pieredze ļaus multimodālās analīzes un GAN algoritmus iestrādāt prototipā, kas būs pieejams Latvijas veterinārās onkoloģijas klīnikās.
Projektu konkurss:
Fundamentālo un lietišķo pētījumu projektu 2022. gada atklātais konkurss