В Москву!
Анжелика КЕНЦ
Тема: «Визуализация патологических изменений лёгких при проведении МСКТ грудной полости и диагностики Covid-19»
Анжелика учится на втором курсе магистратуры ИФБиБТ по направлению «Технологическое сопровождение ядерной медицины и медицинского оборудования». Учёбу совмещает с работой врача-рентгенолога в Федеральном Сибирском научно-клиническом центре ФМБА России. Исследование напрямую связано с её профессиональной деятельностью и самой актуальной темой 2020 года — Covid-19 .
Девушка подчёркивает, что выход в финал всероссийского конкурса — это достижение и результат слаженной командной работы. Сложные задачи исследования Анжелика решала со своим научным руководителем — доктором технических наук, ведущим научным сотрудником Института вычислительного моделирования СО РАН, профессором кафедры ПМКБ ИКИТ Константином Васильевичем СИМОНОВЫМ и его аспирантом Юсифом А. ХАМАДОМ.
«Технологии искусственного интеллекта на первом этапе направлены на то, чтобы на больших данных выделять площади поражений лёгких от Covid-19, — рассказывает Анжелика. — Ведь чем больше площадь поражения, тем прогноз для пациента и клиническая картина хуже. С помощью нашего алгоритмического приложения мы рассчитывали площадь поражения по медицинским снимкам и выставляли одну из степеней тяжести. Мы создали алгоритм обработки и улучшения визуализации, чтобы лучше увидеть границы между поражёнными участками лёгких и непоражённой тканью, посчитать, какой объём ткани поражён, отследить изменения в динамике. Сейчас ищем возможности для прогнозирования исхода заболевания. Цель ¬– создать такой алгоритм искусственного интеллекта, который поможет по определённым критериям или признакам на медицинских снимках заподозрить отсроченные неблагоприятные последствия у больных Сovid-19. Чтобы, если есть возможность, скорректировать терапию и предупредить их появление».
Важной частью исследований стала современная компьютерная технология обработки изображений — радиомика. С её помощью выполняется анализ медицинских снимков с применением разработанной авторами методики спектральной декомпозиции. Говоря простым языком, это позволяет сделать наглядными зоны любых отклонений от нормы на снимках рентгенограмм и компьютерной томографии грудной клетки.
«Учёные по всему миру стараются максимально облегчить работу врачей-рентгенологов и ускорить её, — говорит Анжелика. — Например, одна томограмма включает в себя 600-800 покадровых срезов, которые должен посмотреть врач. Применение технологий искусственного интеллекта — один из способов ускорить такую работу».
Анжелика надеется, что в будущем появится возможность обрабатывать более объёмные массивы данных. При этом разработанный командой красноярских исследователей алгоритм является универсальным и может применяться для различных задач.
Как ей удаётся совмещать учёбу, научные исследования и работу? По словам Анжелики, в последние полгода помогла как раз пандемия: дистанционный формат обучения удобно сочетать с работой без ущерба для обоих направлений. Отдыхать, кстати, девушка тоже привыкла активно: несколько лет назад открыла для себя горные походы, и с тех пор каждый отпуск — это маленькое приключение. Не так давно было путешествие в Кабардино-Балкарию и Приэльбрусье, в планах на следующий отпуск — Дагестан. А пока Анжелика готовится к очному финалу в Москве. Здесь главная задача — рассказать об исследовании просто, наглядно и понятно даже для неспециалистов. В прошлом году Анжелика стала победителем в конкурсе инновационных проектов «УМНИК» и честно признаётся: выигрывать понравилось.
>> Окончила Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого по специальности «Педиатрия», а затем интернатуру по специальности «Рентгенология» и продолжает обучение в магистратуре СФУ. «Мне нравится рентгенология тем, что ты не зациклен на одной патологии или системе органов, а смотришь всё — от головы до пят. Кости, суставы, мягкие ткани — ты должен разбираться во всём и немного больше. Это специальность, которая мотивирует постоянно учить что-то новое, постоянно получать новую информацию».
>> За время учёбы и работы Анжелика прошла, пожалуй, все ступеньки врачебной карьеры: была санитаркой, медсестрой, а теперь — врач-рентгенолог.
>> Разработку алгоритмического приложения для анализа КТ-изображений лёгких с патологией Анжелика и её коллеги по исследованию начали примерно за год до пандемии коронавируса. Тогда основной целью было выявлять на снимках поражения, которые характерны для пневмонии и рака. Весной 2019 года разработанные алгоритмы исследователи решили адаптировать под новые задачи — Covid-19.
>> В марте этого года Анжелика прошла повышение квалификации по компьютерной томографии лёгких в Москве у профессора, доктора медицинских наук, главного специалиста по лучевой диагностике Минздрава РФ И.Е. ТЮРИНА. В столице как раз начиналась пандемия, и рекомендации по диагностике Covid-19 от московских специалистов девушка узнавала из первых уст. «Я вернулась, уже имея общее представление о поражениях лёгких при коронавирусе. Когда я увидела томограммы первых таких пациентов в Красноярске, для меня это не было в новинку, смогла быстро сориентироваться», — рассказывает она.
>> Исследование — результат совместной работы СФУ, Института вычислительного моделирования *СО РАН и ФСНКЦ ФМБА России, где работает Анжелика.
Виктория БРУНГАРДТ
Тема: «Оценка качества мёда на территории г. Красноярска в 2013, 2015–2018-х годах на основе мелиссопалино- логического анализа»
Виктория — магистрантка второго курса ИЭиГ и автор, пожалуй, самого сладкого исследования. Для его проведения каждый год на красноярских рынках, ярмарках, в магазинах закупают порядка 20-30 образцов мёда (а этой осенью образцов получилось ещё больше — около 45). А дальше к работе приступает Виктория.
«Мы готовим образцы согласно ГОСТу и затем смотрим под микроскопом, какая пыльца присутствует в мёде. Определяем, каким именно растениям принадлежит эта пыльца, сверяем с тем, что заявлено продавцом. Например, в липовом мёде вместо пыльцы липы можно обнаружить пыльцу подсолнечника — значит, мёд не соответствует названию. Это качественная оценка. Количественная оценка также присутствует в методе: мы делаем подсчёт пыльцевых зёрен. Если в образце меньше 500 пыльцевых зёрен, значит, либо мёд развели, либо пчёл подкормили», — рассказывает Виктория. По результатам исследования среди образцов примерно четверть оказывается фальсификатом. Чаще всего — именно из-за несоответствия заявленным характеристикам мёда; недостаточное количество пыльцевых зёрен встречается реже.
Новость о выходе в финал для Виктории стала неожиданной. «Информацией о конкурсе со мной поделилась мой научный руководитель Галина Юрьевна ЯМСКИХ, — вспоминает девушка. — Я прочитала и подумала: что мне вообще там делать? У меня ведь проект о качестве мёда, а конкурс — про приоритетные направления развития России и глобальные вызовы современного общества. Но решила поучаствовать. Отправила заявку, прошла первый этап, второй, а потом оказалась в списке финалистов. Конечно, очень приятно! Я думаю, дело в том, что тема исследования действительно важная. Ведь люди используют мёд не только как сладость к чаю, но и для того, чтобы подлечиться. И в этом случае имеет значение, какой у вас мёд. Кроме того, сам метод исследования довольно сложный и интересный».
Кстати, сама Виктория — не любительница мёда. «Меня часто спрашивают: «Ты, наверное, каждый сорт мёда знаешь на вкус?». Но нет. Я только когда болею, могу съесть немного, чтобы поправиться скорее. Выбираю обычный — разнотравье, самый распространённый у нас», — делится она.
К предстоящему финалу в Москве девушка относится спокойно. Для неё важно рассказать о том, что сделано, и узнать больше о современном состоянии российской науки.
В свободное время Виктория с удовольствием занимается домашними делами и рукоделием. Шьёт, вышивает, рисует, готовит. Недавно, например, оформила зеркало в своей комнате: сделала к нему лучи, покрасила золотой краской — вот и получился необычный предмет интерьера, напоминающий солнце. Мастерить что-то своими руками — лучшее лекарство от стресса, считает Виктория. Так же как от простуды лучшее лекарство — чай с мёдом. С правильным.
Алексей ЕЛАГИН
Тема: «Система оповещения водителей транспортных средств в условиях дефицита визуальной информации»
Алексей — студент второго курса Политехнического института, направление «Наземные транспортно-технологические комплексы». Идею проекта взял из жизни: сам автомобилист и с трудными ситуациями на дороге сталкивался не раз.
Суть объясняет так: «Сейчас на дорогах большая аварийность, несмотря на все средства по предотвращению ДТП, смертность остаётся на высоком уровне. Поэтому было решено разработать систему, которая поможет водителю в случаях, когда не получается визуально оценить обстановку во время движения — в условиях ограниченной или недостаточной видимости. Например, когда впереди крутой поворот или на дороге туман, снег, дождь, град. Если в условиях тумана встречный автомобиль выехал на вашу полосу и возможно лобовое столкновение, система даст дополнительные рекомендации. У водителя появится время, чтобы вовремя среагировать и предотвратить аварию. При этом система не требует каких-то дополнительных электронных средств, которые нужно устанавливать в автомобиле, водителю достаточно мобильного телефона».
Планируется, что система будет работать на основе GPS и ГЛОНАСС. Чтобы подключиться к системе, водителю нужно будет просто скачать и запустить на своём телефоне специальное приложение.
Алексей отмечает, что работа над созданием такой системы ещё в самом начале, впереди много нерешённых задач. «На данном этапе проведены эксперименты по определению времени работы системы, — рассказывает он. — Мы проверили, хватает ли программного и аппаратного обеспечения на телефонах для того, чтобы оперативно доставить координаты до сервера, а сервер бы с помощью этих координат рассчитал дорожную ситуацию и отправил рекомендации на телефон автовладельцу. Для этого мы написали специальную программу. В качестве сервера использовали обычный персональный компьютер. С помощью двух автомобилей измеряли время отклика программы: телефон — сервер, сервер — другой телефон. При этом проводили замеры как на трассе, так и в городских условиях и на пересечённой местности. Дальше нам предстоит оценить точность геопозиций, смоделировать определённые дорожные ситуации и проверить их на дороге».
Интересно отметить, что Алексей — участник ещё одного проекта, прошедшего в финал, — о создании и испытании синхронного электромагнитного двигателя. Его он разрабатывал вместе с ребятами из команды SibFU Engineering, участником которой также является.
Именно с SibFU Engineering связано на сегодняшний день главное для Алексея достижение — первое место в общем зачёте состязаний Baja Russia 2019, которые прошли в рамках фестиваля Moscow Engineering Open. Для соревнований ребята собрали собственный автомобиль класса «Багги», который был специально спроектирован под регламент данных соревнований и прошёл испытания в реальных условиях.
Вообще автомобили — главное увлечение Алексея. Началось всё ещё со школы, когда он с удовольствием помогал отцу в гараже. Чуть позже разработал сборочную модель автомобиля КАМАЗ, спроектировав его с нуля. С этим проектом он неоднократно становился победителем престижных олимпиад школьников. А когда Алексею исполнилось 16 лет, папа подарил ему старенькую «Волгу», которую молодой человек решил довести до идеального состояния и работает над этим до сих пор. «С учётом того, что автомобиль простоял на улице 10 лет, это непросто. Сделал много и кузовных, и покрасочных работ, а сейчас собираю двигатель, при этом увеличивая его мощность со 100 до 160 лошадиных сил. Думаю, к следующему году всё получится», — рассказывает автолюбитель.
К финалу всероссийского конкурса научно-исследовательских работ Алексей относится с присущим ему азартом: «Раз прошёл в финал — значит, только победа!».
С молодыми учёными знакомилась Анна ГЛУШКОВА