Сервис для обработки изображений микроскопии разработали в НГУ

Ученые Новосибирского госуниверситета представили универсальный сервис для распознавания многочисленных однородных объектов, сообщила пресс-служба вуза.

Работу ученых лаборатории глубокого машинного обучения в физических методах Института интеллектуальной робототехники поддержал грант РНФ. Результаты исследования представили в журнале первого квартиля издательства Wiley «Microscopy Research and Technique».

«Первую версию этого сервиса мы представили еще в 2021 году. Затем благодаря поддержке гранта РНФ усовершенствовали его: расширили функционал, ввели новые возможности анализа распознанных объектов. Сейчас наш телеграм-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», – рассказал 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 телеграм-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», – пояснила 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.

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.