name: Применение алгоритмов глубокого обучения для сегментирования одиночных клеток и фенотипического профилирования
keyword_list: сегментирование клеток глубинное обучение алгоритмы глубокого обучения
abstract: Объект исследования: аугментация во время тестирования для сегментирования клеточных ядер, признаки изображений клеток извлеченные с помощью архитектуры EfficientNet, признаки из разных источников данных о состоянии клеток. Цель работы: 1) Обзор существующих методов сегментирования клеточных ядер; 2) Аннотация клеточных ядер с помощью глубинного обучения; 3) С помощью экспериментов оценить эффективность аугментации во время тестирования для изображений клеточных ядер; 4) Найти подход к обучению модели для извлечения биологически релевантных признаков из изображений клеток, подвергнутых различным пертурбациям (Обучение представлениям для профилирования пертурбаций на основе изображений); 5) Оценить экспериментально различные источники данных (морфологических профилей клеток - изображения, представления химических структур и экспрессии генов) для задачи скрининга лекарств (прогнозирование активности соединений на основе фенотипических профилей и химических структур). Методы исследования: 1) Существующие алгоритмы сегментирования (U-Net, Mask R-CNN) и классификации изображений (EfficientNet). 2) ChemProp - программный пакет для генерации представлений химических структур и обучения моделей с различными признаками. Достигнутые результаты: 1) описание методов глубокого обучения для 2D и 3D данных, описание наборов данных и инструментов аннотации. Разработан помощник для принятия решений по выбору метода сегментирования. 2) Плагин AnnotatorJ разработан для популярной программы обработки изображений ImageJ/Fiji, который использует предварительно обученные модели на основе U-Net для облегчения аннотирования изображений клеточных ядер. 3) Подход аугментация во время тестирования был экспериментально оценен для двух популярных методов глубокого обучения: U-Net и Mask R-CNN. Согласно полученным результатам, в среднем можно получить дополнительную точность сегментирования с помощью 
  аугментации во время тестирования, хотя в отдельных случаях это не гарантировано. 4) Создан комбинированный набор данных Cell Painting и разработан программный инструмент DeepProfiler для профилирования изображений моделями глубокого обучения. В результате экспериментов на этих данных была обучена модель для извлечения признаков из данных Cell Painting - CellPainting-CNN 1 5) Оценена предсказательная способность различных типов данных: морфологии, профилей экспрессии генов и химических структур для предсказания взаимодействия проб с химическими соединениями. Результаты показывают, что эти три типа данных по отдельности могут предсказать 6-10% анализов с высокой точностью. Научная новизна: 1) Обзор широко охватывает состояние области на 2020-2021 годы, авторам не известен подобный широкий обзор на момент публикации. 2) AnnotatorJ одним из первых использовал предобученные модели для помощи в аннотации. 3) Не существовало систематической оценки аугментации во время тестирования для задачи сегментирования клеточных ядер. 4) Не было опубликовано подобной методологии по обучению моделей для профилирования пертурбаций с анализом эксперимента с помощью фреймворка причинно-следственных связей. 5) Эта была первая работа (на момент публикации препринта) с систематическим анализом различных источников данных. Внедрение: AnnotatorJ используется в лаборатории BIOMAG (где он был создан), а так же другими лабораториями, так как находится в свободном доступе (21 цитирование в Google Scholar на 15.11.2022). DeepProfiler - ПО для обучения моделей и извлечения признаков из изображений так же используется в других лабораториях и задачах (32 форка, 64 звезды на GitHub). Эффективность: Обученная модель CellPainting-CNN 1 для извлечения представлений клеток из изображений полученных с помощью технологии CellPainting является на данный момент state-of-the-art для подобных данных. Область применения: Аугментация во время тестирования - анализ сегментированных изображений. Обучение представлениям для профилирования пертурбаций на основе изображений и  прогнозирование активности соединений на основе фенотипических профилей и химических структур - поиск лекарств на ранних этапах.
chairman_dissertation_council.name: Николай
chairman_dissertation_council.surname: Верещагин
chairman_dissertation_council.patronymic: Константинович
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-9806-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7005187259
chairman_dissertation_council.rinc_id: 54
chairman_dissertation_council.url: https://www.hse.ru/staff/vereshchagin
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0002-7386-979X
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Вадим
organization_supervisor.surname: Радаев
organization_supervisor.patronymic: Валерьевич
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 34.55.15
rubrics.name: Математические и машинные модели биосистем
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Теоретическая информатика, кибернетика
speciality_codes.code: 1.2.3.
supervisors.fio: Кертес-Фаркаш Аттила
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.supervisor_name: НИКИТА
protection_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.supervisor_name: НИКИТА
author_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения