Привіт Гість ( Вхід | Реєстрація )

> Новые инструменты обработки изображений ускоряют исследования рака, работа с результатами проекта Help Conquer Cancer продолжается
Arbalet
Dec 16 2014, 20:15
Пост #1


Штандартенкранчер
*********

Група: Moderators
Повідомлень: 2 656
З нами з: 16-August 05
Користувач №: 119
Стать: Чол
Парк машин:
Расово верная продукция AMD & ATI: FX-8320 + Phenom II X6 1090T + HD5870 + HD5770



Новые инструменты обработки изображений ускоряют исследования рака

Группа исследователей из Help Defeat Cancer Research (в переводе - «Помоги победить в исследованиях рака») канадского Института рака Онтарио (Ontario Cancer Institute) продолжает работать с результатами обработки миллионов изображений, полученных с помощью рентгеновской кристаллографии белков, которые затем подвергли анализу на компьютерах добровольцев из World Community Grid в рамках проекта «Помоги победить рак» (англ. Help Conquer Cancer, HCC). Заявленными целями являются изучение структуры белков человеческого организма, улучшение методов ранней диагностики рака и исследования процессов в белках, вызывающих рак.

Волонтеры, помогавшие проекту Help Conquer Cancer (а до этого – проекту Help Defeat Cancer), обрабатывали на своих компьютерах рентгеновские изображения кристаллизации белков, раскладывая каждое изображение в набор из более 12 тысяч цифровых фрагментов, которые были использованы для создания классификатора, способного присваивать подобным фрагментам метки с описанием наблюдаемой реакции кристаллизации. При этом работа классификатора требует постоянного "присутствия" человека-эксперта и не способна к самостоятельному обучению.

Но совсем недавно исследователи применили в работе мощную технологию машинного зрения для создания классификатора с обратной связью, способного к самообучению в процессе обработки изображений, на основе использования глубоких сверточных нейронных сетей (convolutional neural networks – CNNs). Эта система получила название CrystalNet.

Предварительные результаты работы показывают, что «Кристалосеть» может обеспечить высокоскоростное присвоение меток изображениям, обладает низким процентом «брака» и высокой точностью обнаружения кристаллов. CrystalNet работает в режиме реального времени, где маркировка 1536 изображений с одной пластины требует всего 2 секунды. Сочетание точности и эффективности позволяет полностью автоматизировать обработку изображений в кристаллографии белков и существенно сократить трудоемкий скрининг.


Схематичная работа стандартной сверточной нейронной сети при обработке изображений

Команде из Help Defeat Cancer Research помогает в работе Лаборатория высокопроизводительного скрининга (High-Throughput Screening Lab) из Исследовательского медицинского института Гауптман-Вудворда (Hauptman-Woodward Medical Research Institute, HWI), которые обеспечивают исследователей новыми изображениями кристаллизации белков, получаемыми пока еще с помощью прежнего классификатора, созданного в результате работы проекта HCC.

Проводимая исследователями работа должна в итоге привести к прорыву в обработке данных кристаллографии белков и существенно продвинуть глобальные исследовательские задачи в области изучения белков человека, диагностики и борьбы с раком.

Подготовлено distributed.org.ua по материалам World Community Grid: New imaging tools accelerate cancer research


--------------------
(Show/Hide)


My asteroids: 1150 Achaia, 1643 Brown, 3286 Anatoliya

User is offlineProfile CardPM
Go to the top of the page
+Quote Post
 
Reply to this topicStart new topic
Відповідей(1 - 2)
vadik_ua
Dec 18 2014, 17:18
Пост #2


мрію про ферму...
*****

Група: Trusted Members
Повідомлень: 147
З нами з: 20-September 13
Користувач №: 3 308
Стать: Чол
Free-DC_CPID
Парк машин:
i5-3570k@4.5GHz / Radeon 7950@1100



Спасибо за перевод cool2.gif

koc.gif


--------------------
User is offlineProfile CardPM
Go to the top of the page
+Quote Post
Arbalet
Dec 18 2014, 22:40
Пост #3


Штандартенкранчер
*********

Група: Moderators
Повідомлень: 2 656
З нами з: 16-August 05
Користувач №: 119
Стать: Чол
Парк машин:
Расово верная продукция AMD & ATI: FX-8320 + Phenom II X6 1090T + HD5870 + HD5770



vadik_ua, да вот было самому интересно, что мы там такое насчитали в этом проекте. smile.gif


--------------------
(Show/Hide)


My asteroids: 1150 Achaia, 1643 Brown, 3286 Anatoliya

User is offlineProfile CardPM
Go to the top of the page
+Quote Post

Reply to this topicStart new topic
1 Користувачів переглядають дану тему (1 Гостей і 0 Прихованих Користувачів)
0 Користувачів:

 



- Lo-Fi Версія Поточний час: 22nd October 2019 - 23:03

Rambler's Top100 Рейтинг@Mail.ru
Invision Power Board v1.3.3 © 1996 IPS, Inc.