Использование искусственной нейронной сети для распознавания клеток крови осетровых рыб на микроскопических снимках

В статье рассматривается проблема трудоемкости процесса определения лейкоцитарной формулы крови рыб при ее одновременной высокой значимости и необходимости с точки зрения мониторинга здоровья особей. Авторами представлен подход к автоматизации составления лейкоцитарной формулы крови рыб (на примере осетровых) с использованием модели сверточной нейронной сети, способной обнаруживать и идентифицировать клетки на микроскопическом снимке крови. Рассматриваются общая схема гемопоэза, нормативы гематологических показателей осетровых рыб. Описывается процедура подготовки изображений для обучения модели искусственной нейронной сети на основе разметки. Приводится описание программных инструментов для взаимодействия с изображениями и с моделями искусственных нейронных сетей. В результате исследований подготовлено 14 микроскопических снимков клеток крови рыб на основе разметки, обучена модель сверточной нейронной сети, общая средняя точность идентификации (MAP, Mean Average Precision) которой составила 0,33. При этом общая точность обнаружения клеток на отдельных снимках в среднем составила 0,92, точность распознавания эритроцитов – 0,94. Результаты исследований могут служить основой дальнейшего изучения, разработки и использования сверточных нейронных сетей для автоматизации составления лейкоцитарной формулы на основе высокоточного распознавания клеток крови рыб на микроскопических снимках.

1. Алиева E.M., Гаджимурадов Г.Ш., Абдуллаева З.К., Мирзаалиева Х.А. Биохимические показатели крови стерляди // Современные технологии и достижения науки в АПК: Сборник научных трудов Всероссийской научно-практической конференции, Махачкала, 22-23 ноября 2018 г. Махачкала: Дагестанский государственный аграрный университет им. М.М. Джамбулатова, 2018. С. 274-280. EDN: YQMWNV

2. Зинченко А.П., Уколова А.В., Демичев В.В., Тихонова А.В. и др. Цифровые технологии анализа данных в сельском хозяйстве: Монография. Москва: «Научный консультант», 2022. 260 с. EDN: JTPUDH

3. Пронина Г.И., Быков Д.В., Уколова А.В., Ульянкин А.Е. и др. Идентификация популяций клеток крови рыб на основе сверточной нейронной сети для составления лейкограммы // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2023. Т. 4, № 1. С. 110-125. https://doi.org/10.26897/0021-342X-2023-4-110-125

4. Корягина Н.Ю., Пронина Г.И. Методология физиолого-иммунологической оценки гидробионтов: Учебное пособие. Санкт-Петербург: Лань, 2022. 96 с.

5. Казарникова А.В. Сборник инструкций по борьбе с болезнями рыб: Учебное пособие. Москва: СБС-АГРО, 1999. 234 с. EDN: RXLSUZ

6. Пастушок И.А., Ким М.А., Гусев В.Н., Яремин Б.И. и др. Система автоматического распознавания лейкоцитов в мазке периферической крови на основе технологии глубинного обучения // Вестник медицинского института «Реавиз»: реабилитация, врач и здоровье. 2018. Т. 31, № 1. С. 117-120. EDN: YWLXVK.

7. Sosnin D.Y., Onyanova L.S., Kubarev O.G., Kozonogova E.V. Evaluation of Efficacy of White Blood Cell Identification in Peripheral Blood by Automated Scanning of Stained Blood Smear Images with Variable Magnification. Biomedical Engineering. 2018;1(51):31-36. https://doi.org/10.1007/s10527-018-9776-1