Tartu ülikool hakkab tehisintellekti abil vähirakke uurima ({{commentsTotal}})

Elusad inimese piimanäärme epiteel-rakud, milles on sinise ja rohelisega värvitud erinevaid valke ja punasega raku tuumasid. Pilt on saadud Operetta CLS konfokaal režiimis.
Elusad inimese piimanäärme epiteel-rakud, milles on sinise ja rohelisega värvitud erinevaid valke ja punasega raku tuumasid. Pilt on saadud Operetta CLS konfokaal režiimis. Autor/allikas: Dr. Somponnat, Mahidol University, Tai

Tehisintellektid, masinõpe ja tehisnärvivõrgud ei ole vaid ulmefilmide ja robotsõdalastega seotud tulevikutehnoloogia. Tartu ülikooli arvutiteaduste instituut asub tuhandeid inimrakke kujutavaid mikroskoobipilte analüüsima uusima iseõppiva tehnoloogiaga, selleks et varasemast kiiremini ja täpsemalt näiteks vähirakke tuvastada.

Arvutiteaduse instituudi juhataja Jaak Vilo selgitas, et et seni on mikroskoobi all tehtud piltide analüüsi jaoks tarkvara arendatud spetsiifiliste algoritmide abil, kasutades matemaatilisi mudeleid ning inimeste kirjutatud programme. “Uusim tehisintellekti tehnoloogia, mis treenib tehisnärvivõrku näidete abil, vähendab märkimisväärselt uute algoritmide kirjutamise vaeva,” ütles Vilo.

Tehisnärvivõrk on bioloogiliste närvivõrkude mudelite kogum. See koosneb suurest hulgast lihtsatest omavahel seotud tehisneuronitest, mis on omavahel ühendatud bioloogilise aju sarnasesse arhitektuuri. Närvivõrku saab vaadelda kui universaalset “musta kasti”, mis suudab leida peaaegu iga süsteemi jaoks ligikaudse lahenduse või ennustuse.

Nüüd sõlmis Tartu ülikooli arvutiteaduse instituut teadusliku koostöö lepingu maailma ühe juhtiva mikroskoopide valmistaja ja innovatsioonile pühenduva ettevõttega PerkinElmer. Koostöö eesmärgiks on arendada masinõppe meetodeid, et luua intelligentset tarkvara meditsiini- ja eluteadustes kasutatavate rakkude mikroskoopia piltide analüüsiks. „Meie koostöö raames uurime, kuidas kasutada PerkinElmeri masinõppe meetodeid nagu Opera PhenixTM mikroskoobiandmete analüüsimisel.”

Uuringutes kasutusel olevad High Content Screeningu süsteemid on automaatsed fluorestseerumist kasutavad mikroskoobid, mis suudavad päevas teha kümneid tuhandeid pilte, millest igal on omakorda tuhanded inimrakud. Sellistelt piltidelt saab inimene lugeda näiteks vähirakkude olemasolu või seda, millist mõju avaldab võetud ravim, ent miljoneid rakke ei saa eraldi mitu korda üle vaadata. „Tehisnärvivõrgu meetodite rakendamine bio-, tervise ja neuroteaduses tagab parima viisi, et pildiandmeid kiiremini ja täpsemalt mõista,” ütles vanemteadur Leopold Parts.

Algavat projekti juhivad Tartu ülikooli bioinformaatika vanemteadur Leopold Parts ja andmeteaduse professor Raul Vicente, koordineerimisega on seotud ka bioinformaatika professor Jaak Vilo.

Toimetaja: Randel Kreitsberg, Tartu ülikool



AASTA ÕPETAJA GALA
Haridus- ja teadusministeerium tunnustab 7. oktoobril aasta õpetaja galal "Eestimaa õpib ja tänab" neid haridustöötajaid, kes annavad teistele oma tehtud tööga eeskuju. ERR Novaator tutvustab järgmise kuu aja jooksul lugejatele kõigi kategooriate nominente.
kõik eesti teaduse hindamisraportist
Püüa vaadata oma riiete kapi sisule nagu sõpruskonnale.

Facebookil ja riidekapil pole palju vahet

Inimeste kalduvus koguda Facebooki sõpru nagu riideid riidekappi, võib kohati kurjalt kätte maksta ja mõjutada isegi kohtuprotsessi tulemusi, leiab R2 tehnikakommentaaris Kristjan Port.

ERR kasutab oma veebilehtedel http küpsiseid. Kasutame küpsiseid, et meelde jätta kasutajate eelistused meie sisu lehitsemisel ning kohandada ERRi veebilehti kasutaja huvidele vastavaks. Kolmandad osapooled, nagu sotsiaalmeedia veebilehed, võivad samuti lisada küpsiseid kasutaja brauserisse, kui meie lehtedele on manustatud sisu otse sotsiaalmeediast. Kui jätkate ilma oma lehitsemise seadeid muutmata, tähendab see, et nõustute kõikide ERRi internetilehekülgede küpsiste seadetega.
Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: