Поделиться
Ученые НГУ разработали уникальный универсальный сервис для обработки изображений микроскопии
Универсальный телеграмм-сервис для распознавания многочисленных однородных объектов различного характера включает в себя обучение нейронной сети пользователем по размеченному участку с загруженного им изображения. Этот сервис может применяться не только в микроскопии и материаловедении, но и в других областях науки и технологий. Об этом CNews сообщили представители НГУ.
8 января в журнале первого квартиля издательства Wiley «Microscopy Research and Technique» вышла статья «Облачный сервис DLgram для глубокого анализа микроскопических изображений» («DLgram cloud service for deep‐learning analysis of microscopy images»). В ней ученые лаборатории глубокого машинного обучения в физических методах Института интеллектуальной робототехники НГУ представили разработанный ими универсальный сервис для распознавания многочисленных однородных объектов различного характера. Их работа была поддержана грантом РНФ № 22-23-00951.
«Первую версию этого сервиса мы представили еще в 2021 г. Затем благодаря поддержке гранта РНФ усовершенствовали его: расширили функционал, ввели новые возможности анализа распознанных объектов. Сейчас наш телеграмм-сервис довольно известен среди микроскопистов и насчитывает более 300 пользователей из России и из-за рубежа. Для работы с ним не требуется специальных навыков. Нейросеть освобождает человека от выполнения рутинных процессов, связанных с подсчетом и характеризацией частиц или объектов на изображении — определением их количества и концентрации, а также максимальных, минимальных и средних размеров. Сервис функционирует в облачном режиме, то есть используемая нейронная сеть Cascade Mask-RCNN работает не на компьютере пользователя, а на графическом сервере Института интеллектуальной робототехники НГУ», — сказал заведующий лабораторий Андрей Матвеев.
«Работать с сервисом DLgram может любой пользователь, специальных знаний и навыков для этого не требуется. Достаточно на своем изображении в выделенном квадрате разметить порядка 10 объектов и загрузить его в телеграмм-канал Nanoparticles. После этого изображение подхватывается чат-ботом и попадает на сервер Института интеллектуальной робототехники, где происходит обучение нейросети, а потом производится распознавание объектов на изображении. Этот процесс занимает всего несколько минут. Пользователь получает изображение с распознанными объектами и может при необходимости внести корректировки. После этого определяются параметры объектов — количество, размеры, площадь, концентрация», — сказала старший научный сотрудник лаборатории Анна Нартова.
Новый сервис работает с различными фотоизображениями — снимками с микроскопов, фотокамер и мобильных телефонов, а нейросеть распознает не только частицы веществ, но и макрообъекты.
«Мы активно развиваем создание подобных цифровых помощников не только в области микроскопии. Сотрудники и студенты института работают над созданием систем автоматического распознавания различных объектов в промышленности, а также для городской среды в рамках федерального проекта по развитию Центров искусственного интеллекта», — сказал директор Института интеллектуальной робототехники НГУ Алексей Окунев.
Короткая ссылка
