Ученые Новосибирского госуниверситета (НГУ) разработали уникальный и универсальный сервис для обработки изображений микроскопии, который включает обучение нейронной сети, сообщает вуз в четверг.
«
«Универсальный Telegram-сервис для распознавания многочисленных однородных объектов различного характера включает в себя обучение нейронной сети пользователем по размеченному участку с загруженного им изображения. Этот сервис может применяться не только в микроскопии и материаловедении, но и в других областях науки и технологий», — говорится в сообщении.
В университете отметили, что ученые НГУ представили разработанный ими сервис распознавания многочисленных однородных объектов различного характера в статье «Облачный сервис DLgram для глубокого анализа микроскопических изображений», которая вышла в престижном журнале Microscopy Research and Technique. Работа была поддержана грантом РНФ.

«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 Telegram-сервис довольно известен среди микроскопистов и насчитывает более 300 пользователей из России и из-за рубежа», — рассказал завлабораторией глубокого машинного обучения в физических методах Института интеллектуальной робототехники НГУ Андрей Матвеев.
Он пояснил, что для работы с сервисом 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, то есть используемая нейронная сеть Cascade Mask-RCNN работает не на компьютере пользователя, а на графическом сервере Института интеллектуальной робототехники НГУ», — отметил ученый.
Новый сервис работает с различными фотоизображениями — снимками с микроскопов, фотокамер и мобильных телефонов, а нейросеть распознает не только частицы веществ, но и макрообъекты.

«Мы активно развиваем создание подобных цифровых помощников не только в области микроскопии. 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», — сообщил директор Института интеллектуальной робототехники НГУ Алексей Окунев.