Предлагаемый метод направлен на повышение точности и скорости дифференциальной диагностики анемий (железодефицитной, B12-дефицитной, гемолитической и др.) за счет комплексного анализа орфологии мембран эритроцитов.
О проекте:
На основе этих данных создаются прогностические модели, позволяющие не только идентифицировать текущую патологию, но и оценивать потенциальное воздействие на клетки крови различных физико-химических агентов — от фармакологических препаратов до токсинов окружающей среды. В отличие от традиционной сканирующей электронной микроскопии (СЭМ), которая фиксирует уже произошедшие изменения, данная методика выводит диагностику на прогностический уровень, обеспечивая моделирование и предсказание патологических эффектов до их клинического проявления.
Программное обеспечение HematoML – инструмент на основе машинного обучения для автоматизированной диагностики различных типов анемий не только по данным лабораторных анализов крови, но и на основе данных таких видов микроскопии как световая и растровая электронная микроскопия (РЭМ).
Перспективами проекта являются разработка новых классификационных критериев анемий на основе объективных морфометрических данных и интеграция с AI-микроскопией для автоматического обнаружения патологических клеток в мазке крови.
Стадия инновационного проекта:
Подготовлен пакет документов для оформления свидетельства о регистрации программы для ЭВМ на код, реализующий модель нейронной сети.
Планируется оформление свидетельства о регистрации базы данных с размеченными микрофотографиями эритроцитов разных форм, а также оформление патента по следующей теме: «Способ идентификации патологических форм эритроцитов для диагностики анемий с использованием алгоритмов глубокого машинного обучения».
Разработчик проекта:
ФГБОУ ВО «ВГУ».
Контактное лицо:
Помощник проректора по науке, инновациям и цифровизации Синяева Лилия Александровна
Телефон: +7 951 553-05-73, +7 473 220 75-33
E-mail: sinyaeva@vsu.ru