Кілька днів тому найпрестижніший у світі методологічний журнал Nature Methods опублікував звіт д-ра. Дослідження Петера Горвата та його міжнародної команди про революційну процедуру корекції якості зображення, яка підвищує точність вимірювань та оцінок на основі аналізу цифрових зображень на порядки. В інтерв’ю Medicalonline дослідник також виклав широкий спектр застосувань вільно доступного програмного забезпечення для наукових цілей та напрямки їх дослідження, пов’язані з цією темою.

Незалежно від медичної діагностики чи мікроскопічного аналізу в будь-якій галузі наук про життя, на якість цифрових зображень - а отже, і на точність оцінки - сильно впливає оптичне спотворення, характерне для всіх цифрових зображень. Кожен з найбільш часто використовуваних методів корекції має свої недоліки, і жоден із відомих дотепер способів не може забезпечити якість зображення, що відтворює майже ідеальне зображення. Доктор, працюючий у Сегедському центрі біологічних досліджень Угорської академії наук Петер Горват та його міжнародна дослідницька група розробив процедуру корекції зображення, яка може застосовуватися до всіх видів мікроскопічних зображень, і так далі наприклад, це може зробити революцію в медичній діагностиці, але у поєднанні з іншими методами це також може покращити прийняття терапевтичних рішень. Кілька днів тому їх публікація з’явилася на веб-сайті Nature Methods (фактор впливу 2013: 25,95), який є найпрестижнішим представником міжнародних методологічних журналів.

- Повідомляється, що метод, розроблений вами та вашою дослідницькою групою, та програмне забезпечення, яке його використовує, є світовою сенсацією.

- Ми справді досягли серйозних результатів у галузі цифрового аналізу зображень, хоча справа надзвичайно проста. Ми виходили з загальновідомого факту, що якщо ми робимо знімок камерою, кути знімка будуть темнішими за центр завдяки оптиці. Це спотворення так само з'являються на знімках, зроблених дорогими фотоапаратами на засобах візуалізації медичних зображень - особливо для мікроскопів, але, по суті, для будь-якого пристрою формування зображення. Проблема в тому кількісні вимірювання це спотворення сильно постраждали. Візьмемо, наприклад, культуру клітин пухлини, в якій ми тестуємо лікарський ефект, і задаємося питанням, скільки клітин пухлини переживає лікування. Якщо спотворення включається в зображення, номер комірки завищується в середині зображення, а номер комірки недооцінюється по краях зображення, що може суттєво спотворити кількісне визначення і, отже, висновки, зроблені з нього.

- Наскільки ця проблема відома в науковому світі?

- Зв’язок показує, що розроблена вами процедура CIDRE набагато точніша за інші існуючі методи корекції зображення.

клітин пухлини

Мікроскопічні зображення ниркової клітини, клітин дріжджів та клітин пухлини HeLa до (верхнього ряду) та після (нижнього ряду) корекції. Видно, що неоднакове освітлення перед корекцією суттєво погіршує якість зображення та результати кількісних вимірювань: кількість клітин, підрахованих у культурі клітин пухлини, становило 306 до корекції та 482 після корекції; кількість помилково виявлених клітин до корекції становить 180, після корекції 4.
Записи зробив д-р. Її надав Петр Горват.

- Чи очікується, що практичне застосування CIDRE набуде широкого поширення, і якщо так, то які конкретні інструменти та досвід потребуватимуть цього?

- Ми сподіваємось, що так: в першу чергу для дослідницьких цілей, але також може бути включена в діагностику зображень і, завдяки цьому, у прийняття терапевтичних рішень. Ось чому програмне забезпечення, яке ми пишемо, дуже просте у використанні і може бути легко інтегровано до всіх загальних програм біологічної обробки зображень, отже може використовуватися без додаткових знань ІТ та спеціальних вимог до обладнання. Для дослідницьких цілей програмне забезпечення доступні безкоштовно. Це також може бути цікаво для компаній, які роблять обладнання придатним для діагностичної візуалізації, оскільки воно може бути інтегровано в будь-яке медичне обладнання для візуалізації - на що, звичайно, є ліцензії. Ще однією перевагою цього методу є те, що практично не збільшує витрати, лише точність та ефективність, оскільки його можна запустити менш ніж за 1 секунду на зображення, тож він може виправити десятки тисяч зображень лише за кілька хвилин.

- Чи проводяться подальші дослідження, пов’язані з цією темою?

БІЗНЕС КАРТКА Доктор Петер Горват, біоінформатик, є старшим науковим співробітником відділу синтетичної та системної біології Інституту біохімії Сегедського центру біологічних досліджень Угорської академії наук. Він закінчив математику з дизайну програм у 2003 році, а потім докторував у 2007 році в INRIA, Софія Антіпоа, у Франції, з обробки супутникових зображень. Звідси він зайнявся мікроскопічним аналізом даних і виявив спорідненість між цими двома областями. Його наукова діяльність відзначена понад 30 публікаціями в престижних міжнародних журналах. Він бере участь у Національній програмі досліджень мозку та Національній програмі вдосконалення, серед інших.