Speaker
Description
Доклад посвящен разработке инструментария для автоматизации процесса морфологического анализа клеток сенсомоторной коры головного мозга с использованием моделей машинного обучения. Создаваемый инструментарий включает обученные модели для обнаружения, сегментации и классификации клеток нервной ткани на изображениях; веб-приложение, предназначенное для использования конечными пользователями, и набор вспомогательных утилит. Проведено исследование использования открытых и проприетарных наборов данных при обучении нейросетевых моделей. Представлен алгоритм полуавтоматизированного аннотирования изображений микропрепаратов, предназначенный подготовки собственного набора данных. Проведен сравнительный анализ эффективности использования моделей на основе архитектур U-Net, Mask R-CNN для сегментации клеток и архитектуры YOLO для обнаружения и классификации клеток. Разработан прототип системы в виде веб-приложения для автоматической разметки изображений, в которую интегрированы рассматриваемые нейросетевые модели. Она предназначена для использования конечными пользователями.
Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (тема № 124112200072-2).
