В основе разработки — исследование, которое студенты Цифровой кафедры Первого МГМУ имени И. М. Сеченова Минздрава РФ провели совместно с российской компанией «ВЕСТТРЭЙД ЛТД» — разработчиком и производителем инкубаторов с технологией таймлапс. Она позволяет фиксировать и анализировать развитие эмбрионов человека в процессе их культивирования. Применение технологий видеофиксации, основанных на системе таймлапс (замедленная съемка с точным количеством кадров в единицу времени видеофиксации) позволяет объективизировать анализ процесса раннего развития эмбрионов и обнаруживать патологии, которые невозможно определить с помощью традиционных методов контроля.
Но ручная разметка и оценка всех кадров, полученных в процессе культивирования эмбрионов, занимает много времени и требует значительных человеческих ресурсов. Решением этой проблемы стало использование машинного обучения, которое позволило создать автоматизированную систему анализа данных.
Исследователи изучили данные лабораторий ЭКО. На основе этих данных студенты разработали систему классификации морфокинетического состояния эмбрионов (совокупности их качества и динамики развития) от оплодотворения до стадии бластоцисты, когда эмбрионы готовы для переноса в матку. Система также позволяет сегментировать эмбрион, блестящую оболочку (Zona Pellucida), пронуклеусы (предшественники ядер будущих клеток-бластомеров), внутреннюю клеточную массу и другие объекты, и отмечать на изображении дополнительные признаки.
«Разработанная система позволит значительно ускорить и упростить процесс анализа качества эмбрионов человека в лабораториях ЭКО, который ранее приходилось делать вручную, — уверен руководитель проекта, преподаватель кафедры информационных и интернет-технологий в здравоохранении Центра цифровой медицины Сеченовского Университета Глеб Немковский. — Эта разработка может стать ключевым модулем в системе поддержки принятия врачебных решений в области эмбриологии, повышая точность и надежность оценки имплантационной способности эмбрионов».
Разработчики продолжают разметку имеющихся данных, собирают новые и проводят нагрузочное тестирование системы. После завершения нагрузочных испытаний систему предложат профильным научно-исследовательским институтам для проведения независимых доклинических испытаний.
