Latvijas Universitātes Klīniskās un profilaktiskās medicīnas institūta (LU KPMI) pētnieks Jānis Lazovskis pēcdoktorantūras projektā "Efektīvi topoloģiski invarianti reprezentāciju atklāšanai attēlu diagnostikā" izmantos matemātiskās topoloģijas modeļus, lai uzlabotu mākslīgā intelekta (MI) algoritma spējas atpazīt kuņģa vēzi vai dažādus priekšvēža stāvokļus.
Foto
1. Vienkāršas trīs dimensiju topoloģiskas telpas (tetraedra) dalījums zemāku dimensiju telpās. Topoloģijā kā matemātikas apakšjoma nodarbojas ar telpu raksturošanu un viedošanu savienojot kopā vienkāršas, mazākas telpas.
2. Riņķa līnijas un sfēras topoloģisks dalījums dažādos veidos (stratifikācijās). Riņķa līniju var raksturot izmantojot atvērtus un slēgtus intervālus, kā arī atsevišķus punktus starp tiem. Sfēru var veidot izmantojot riņķa līniju, tam pielīmējot klāt divus riņķus, katru no savas puses.
Viens no Latvijas Universitātes Medicīnas un dzīvības zinātņu fakultātes Klīniskās un profilaktiskās medicīnas institūta projektiem, kuros nodarbojas ar MI apmācīšanu un izstrādi, ir AIDA – uz mākslīgo intelektu balstīts diagnostikas asistents kuņģa iekaisumu noteikšanai, kas varētu palīdzēt atklāt kuņģa vēzi vai dažādus priekšvēža stāvokļus.
Projekta dalībvalstīs - Latvijā, Francijā, Spānijā, Lietuvā, Portugālē tiek vākti dati - audu attēli ar dažādiem priekšvēža vai vēža stāvokļiem, kuros eksperti - patologi atzīmējuši vietas, kur redzamas vēža vai priekšvēža stāvokļu šūnas.
Pēc tam šos failus analizē MI, kurš "mācās", salīdzinot attēlus, kuros ir audzējs un kuros tā nav. Pamatojoties uz apstrādāto informāciju, tiek veidots modelis, kuru MI turpmāk izmantos, lai atpazītu vēža šūnas. Jo vairāk paraugu tiks savākti, jo labāks kļūs MI. Pēc vairāk nekā gada ilgas veiksmīgas sadarbības starp LU MDZF KPMI un Elektronikas un Datorzinātņu institūta pētniekiem - vienkāršā uzdevumā MI atpazīst audzēju skartās šūnas ar 92% precizitāti.
MI iegūtā rezultāta uzlabošana ir viens no izaicinājumiem, ar kuriem saskaras zinātnieki visā pasaulē, jo pagaidām nav vienas metodes, kā uzlabot tā algoritma precizitāti. Tāpēc pēcdoktorantūras projektā, balstoties uz zināšanām, kas iegūtas AIDA modeļu izstrādē, tiks izstrādāta uz topoloģiju balstīta pieeja.
"MI algoritmam, ar kura palīdzību tiek analizēti šie attēli, joprojām ir dažas nepilnības – saņemot attēlu, tas cenšas atšifrēt, kuri ir veseli audi un kuri ar patoloģijām. Reizēm tas izdodas, reizēm ne. Iespējamās nepilnības varētu būt saistītas ar to, ka algoritms attēlu analizē pa daļām, kuras vajadzētu apvienot. Tāpēc šeit varētu izmantot matemātisko topoloģiju, ar kuras palīdzību savienot viena attēla daļu ar otru un veikt aprēķinus, lai tiem būtu apvienoti līdzīgi rezultāti starp visām daļām," stāsta LU KPMI pētnieks, matemātiķis Jānis Lazovskis.
Matemātiskās topoloģijas datu analīze varētu būtiski papildināt un uzlabot mākslīgā intelekta pieejas, ko izmanto vēža šūnu atpazīšanā, jo topoloģiskā datu analīze ļauj aprakstīt attēlu vai tā apgabalu nevis tikai ar klasiskām pikseļu, formu vai tekstūras īpašībām, bet ar topoloģiskām struktūrām, kuras var tikt kvantificētas un nodotas kā papildu ievades materiāls MI modeļiem. Piemēram, ja parastais MI modelis tiek "trenēts" ar krāsu vai tekstūru filtriem, topoloģiskā datu analīze var papildināt jau esošo informāciju ar tā dēvēto topoloģisko "parakstu", kas raksturo vēža šūnām un pirmsvēža stāvokļiem (atrofija, metaplāzija) raksturīgās izmaiņas un ļautu vizualizēt un analizēt šos aspektus daudz precīzāk nekā klasiskā statistika.
Tā kā dažreiz vēža un priekšvēža stāvokļu šūnas ir ļoti līdzīgas, topoloģiskā datu analīze varētu atklāt globālas formas īpašības, kuras netiek uztvertas ar jau esošajiem aprēķiniem, pievēršot uzmanību, cik strukturēti vai multicentrēti ir šūnu kodoli un vai ir izveidojusies netipiska mikrovide audos.
"Matemātiskā topoloģija ir spēcīgs rīks sarežģītu formu un struktūru analīzē, kur tradicionālā ģeometrija vai statistika zaudē precizitāti, jo ar tās palīdzību MI kļūs robustāks pret datu variācijām, kļūs precīzāks īpaši robežgadījumos," uzsver Jānis Lazovskis.
Matemātiķis, kuram rūp zinātnes komunikācija, jaunās zinātnieku paaudzes stiprināšana un matemātikas ilgtspējība latviešu valodā. Plašāk par Ph.D. Jāni Lazovski,skaties video stāstā:
