обработка 3D-снимка нейросетью
2048×2048×32 на RTX 3080Biomedical Imaging & Data Analysis Lab · СПбПУ
Исследуем биомедицинские данные с помощью искусственного интеллекта
Разрабатываем алгоритмы и программные инструменты для микроскопии, анализа нейронов и работы с научными данными — от фундаментальной нейробиологии до воспроизводимых цифровых методов.
01 biomedical data × artificial intelligence
Результаты методов
Измеримые улучшения в обработке микроскопических данных
PSNR нейросетевой деконволюции
против 31.2 дБ у метода Ричардсона—Люсиснижение RMSE
для разработанного метода денойзингарост PSNR
в сравнении с традиционными методами денойзингаНаправления
На стыке нейробиологии, компьютерного зрения и инженерии данных
Лаборатория объединяет биологов, программистов и специалистов по искусственному интеллекту. Исследования строятся вокруг практических инструментов, которые помогают извлекать больше информации из сложных биомедицинских данных.
Микроскопические изображения
Денойзинг, деконволюция и повышение качества трёхмерных флуоресцентных изображений с помощью нейросетевых и классических методов.
Морфология нейронов
Сегментация, измерение и классификация дендритных шипиков для анализа синаптической пластичности и нейродегенеративных изменений.
Нейрональная активность
Анализ временных рядов активности отдельных нейронов и нейронных сетей, включая интерпретируемые модели машинного обучения.
Научные данные и знания
Инструменты для аннотирования, повторного использования и поиска научных данных, а также системы дополненной генерации для биомедицинских задач.
Ключевые проекты
Инструменты для анализа биомедицинских данных
Восстановление изображений
TriDeFusion + FRT
Гибридный метод удаления шумов и облачный сервис обработки флуоресцентных микроскопических данных.
TriDeFusion сочетает нейросетевой денойзинг RAUDen с оптимизированной Wavelet-фильтрацией. FRT переносит обработку в облако и позволяет запускать денойзинг и деконволюцию без привязки к вычислительным ресурсам пользователя.
- 3D fluorescence microscopy
- RAUDen + Wavelet
- облачная обработка
Глубокое обучение
NeuroDecon
Нейросетевой алгоритм повышения разрешения трёхмерных микроскопических изображений.
Метод использует калибровочные флуоресцентные микросферы и математически моделируемые объекты для генерации обучающих данных. Архитектура сочетает U-Net и остаточные блоки, что позволяет работать с объёмными изображениями эффективнее.
- U-Net
- residual blocks
- 3D deconvolution
Код NeuroDecon
Морфология нейронов
SpineTool
Открытое программное обеспечение для комплексного анализа дендритных шипиков.
SpineTool объединяет полуавтоматическую сегментацию, расчёт морфологических параметров, кластеризацию, ручную разметку и классификацию дендритных шипиков. Инструмент применяется для исследования синаптической пластичности и моделей болезни Альцгеймера.
- 3D segmentation
- морфометрия
- классификация
Код SpineTool
Нейрональная активность
NeuroActivityToolkit
Набор инструментов для количественного анализа флуоресцентных записей активности нейронов.
Проект автоматизирует вычисление статистических характеристик временных рядов отдельных нейронов и нейрональной сети. Подход используется для сравнения активности и исследования эффектов, связанных с нейродегенеративными заболеваниями.
- calcium imaging
- временные ряды
- нейронные сети
Публикации Journal of Imaging, 2023
Научный поиск
NeuroRAG
Мультиагентная система вопросно-ответного взаимодействия для нейробиологии.
NeuroRAG сочетает большие языковые модели и дополненную генерацию, декомпозирует сложные вопросы, извлекает данные из профильных источников и применяет дополнительные этапы фильтрации и проверки ответов.
- RAG
- multi-agent
- научные источники
Код NeuroRAG
Объяснимый ИИ
NEuRT
Трансформерная модель для анализа и интерпретации активности реальных нейронных сетей мозга.
NEuRT предобучена на открытом наборе MICrONS и может адаптироваться к небольшим пользовательским выборкам. Методы интерпретации показывают, какие фрагменты активности влияют на решение модели.
- Transformer
- Attention Rollout
- MICrONS ~270 ГБ
Лаборатория
Среда, где биология и программная инженерия работают вместе
ЛАБИД создана на базе Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Команда объединяет исследователей разных специализаций и развивает проекты от постановки биологической задачи до программной реализации и научной публикации.
Контакты
Открыты к научным коллаборациям
Заведующая лабораторией
к. ф.-м. н. Пчицкая Екатерина Игоревна
Доцент Высшей школы биомедицинских систем и технологий СПбПУ. Исследования на стыке нейробиологии, анализа микроскопических изображений и искусственного интеллекта.