The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является метод количественного анализа иммуногистохимических изображений с использованием машинного обучения. Исследование направлено на то, как этот метод может помочь в устранении предвзятости и субъективности в интерпретации результатов иммуногистохимических исследований.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі - машиналық оқытуды пайдалана отырып, иммуногистохимиялық кескіндерді сандық талдау әдісі. Зерттеу бұл әдістің иммуногистохимиялық нәтижелерді интерпретациялауда біржақтылықты және субъективтілікті жоюға қалай көмектесетініне назар аударады.

Aim of work (in Russian) : Данный проект предлагает разработать программный комплекс для количественного анализа иммуногистологических изображении с использованием машинного обучения. Разрабатываемый инструмент даст возможность провести более точную и стандартизированную диагностику образцов ИГХ, исключая факторы как предвзятость и субъективные оценки специалистов. Программа может потенциально использоваться в мониторинге течения заболевания и проверке эффективности терапии.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл жоба машиналық оқытуды пайдалана отырып, иммуногистологиялық кескіндерді сандық талдау үшін бағдарламалық пакетті әзірлеуді ұсынады. Әзірленіп жатқан құрал мамандардың бейтараптық және субъективті бағалауы сияқты факторларды жойып, ИГХ-лық үлгілердің дәлірек және стандартталған диагностикасын жүргізуге мүмкіндік береді. Бағдарлама аурудың ағымын бақылау және терапияның тиімділігін тексеру үшін қолданылуы мүмкін.

Методы исследования (на русском) : В данном проекте применяются методы и техники для анализа иммуногистохимических образцов, включая ИГХ, а также методы сегментации изображений, которые помогают автоматизировать процесс анализа клеток на изображениях 1. Иммуногистохимия (ИГХ): Иммуногистохимические образцы представляют собой срезы биологической ткани, где каждая клетка окружена тканевой архитектурой и другими клетками, как они обычно присутствуют в интактной ткани. Объекты в ИГХ разнообразны как по форме, так и по цвету. 2. Сегментация изображения: Для подсчета количества клеток проводится сегментация изображения, что представляет собой процесс разделения изображения на интересующие нас объекты. Это позволяет анализировать не всё изображение в целом, а только определенное количество объектов. 3. Метод STARDIST: Метод STARDIST, является эффективным способом сегментации для объектов выпуклой формы. 4. Неоднородность методов в ИГХ: Для ИГХ отмечается недостаток публикаций и методов сегментации, особенно в случае неоднородных тканей с клетками различной топологии.

Методы исследования (на казахском) : Бұл жобада иммуногистохимиялық үлгілерді талдаудың әдістемелері мен техникалары, сондай-ақ кескіндердегі жасушаларды талдау процесін автоматтандыруға көмектесетін кескінді сегменттеу әдістері қолданылады. 1. Иммуногистохимия (ИГХ): Иммуногистохимиялық үлгілер биологиялық тіннің бөліктері болып табылады, онда әрбір жасуша тін архитектурасымен және басқа жасушалармен қоршалған, олар әдетте бұзылмаған тінде болады. ИГХ-дағы нысандар пішіні мен түсі бойынша әртүрлі. 2. Кескінді сегменттеу: Ұяшықтардың санын санау үшін кескінді сегменттеу жүзеге асырылады, бұл кескінді бізге керек объектілерге бөлу процесі. Бұл тұтас кескінді емес, объектілердің белгілі бір санын ғана талдауға мүмкіндік береді. 3. STARDIST әдісі: STARDIST әдісі дөңес пішінді нысандар үшін тиімді сегменттеу әдісі болып табылады. 4. ИГХ әдістерінің гетерогенділігі: ИГХ үшін басылымдар мен сегменттеу әдістерінің жетіспеушілігі байқалады, әсіресе әртүрлі топологиядағы жасушалары бар гетерогенді тіндер жағдайында.

Obtained results and novelty (in Russian) : На данном этапе проекта проводятся работы по сбору образцов изображений слайдов ИГХ с использованием следующих параметров: Разрешение: 2048 х 1536 пикселей (3.15 мегапикселя). Глубина цвета: 24 бита. DPI (точек на дюйм): Горизонтальное разрешение: 300 DPI. Вертикальное разрешение: 300 DPI. В настоящее время ведутся активные переговоры по подписанию договора о предоставлении услуг с сторонней организацией, специализирующейся на анализе изображений слайдов ИГХ. В процессе сбора данных руководство проектом осуществляется ответственным медицинским персоналом или назначенным координатором исследования. Задачи и сроки выполнения определяются в проектном плане, который разрабатывается перед началом сбора данных. Контроль и отслеживание выполнения задач проводятся регулярно, и любые задержки или проблемы сообщаются руководству проекта для принятия соответствующих мер. Новизна данного проекта основана на развитии и внедрении уникального метода, который обеспечивает количественную оценку уровней экспрессии белков в образцах ИГХ с использованием машинного обучения. Этот подход отличается от существующих методов в следующих ключевых аспектах: Комбинация методов машинного обучения и образцов ИГХ, Переход от исследовательских к клиническим приложениям, Пользовательская адаптация и Прогностические возможности

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жобаның осы кезеңінде келесі параметрлерді пайдалана отырып, ИГХ слайдтарының суреттерін жинау жұмыстары жүргізілуде: Ажыратымдылық: 2048 x 1536 пиксель (3,15 мегапиксель). Түс тереңдігі: 24 бит. DPI (дюймдегі нүктелер): Көлденең ажыратымдылық: 300н/д. Тік ажыратымдылық: 300н/д. Жиналған ИГХ слайд кескіндердің жоғары сапасын қамтамасыз ету үшін бұл параметрлер қатаң сақталды. Бұл материал әрі қарай зерттеулерде пайдаланылады. Сонымен қатар, қазіргі уақытта ИГХ слайд кескінін талдауға маманданған үшінші тарап ұйымымен қызмет көрсету туралы келісімге қол қою бойынша белсенді келіссөздер жүргізілуде. Бұл деректерді талдаудың дәлдігі мен тиімділігін арттыруға бағытталған. Деректерді жинау процесінде жобаны жауапты медициналық персонал немесе тағайындалған зерттеу үйлестірушісі басшылыққа алады. Міндеттер мен мерзімдер деректерді жинау басталғанға дейін әзірленетін жоба жоспарында анықталады. Тапсырманың орындалуын бақылау және қадағалау жүйелі түрде жүзеге асырылады және кез келген кешігулер немесе мәселелер тиісті шаралар қабылдау үшін жоба басшылығына хабарланады. Бұл жобаның жаңалығы машиналық оқытуды пайдалана отырып, ИГХ үлгілеріндегі ақуыз экспрессия деңгейлерін сандық бағалауды қамтамасыз ететін бірегей әдісті әзірлеуге және енгізуге негізделген. Бұл тәсіл қолданыстағы әдістерден келесі негізгі аспектілері бойынша ерекшеленеді: Машиналық оқыту әдістері мен ИГХ үлгілерінің үйлесімі, зерттеулерден клиникалық қолданысқа көшу, бейімделу және болжау мүмкіндіктері.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Конструктивные показатели проекта: Разработка метода машинного обучения (МО) для количественного анализа образцов ИГХ, создание программного комплекса для мониторинга лечения онкологических заболеваний и проверки эффективности терапии. Области исследования: Иммуногистохимия и компьютерные науки. Задачи проекта: Сбор образцов ИГХ и клинических данных у пациентов с различными онкологическими заболеваниями. Препроцессинг и анализ изображений с использованием моделей и алгоритмов МО. Проведение количественного анализа образцов ИГХ и построение прогностических моделей. Технико-экономические показатели: Зависимость от клинических данных: Проект включает сбор клинических данных пациентов, что позволит анализировать результаты МО в контексте других клинических параметров. Применение МО: Использование методов машинного обучения для количественной оценки образцов ИГХ с целью улучшения стандартизации и нормализации интерпретации. Прогностическая модель: Разработка прогностической модели для мониторинга лечения может значительно улучшить диагностику и лечение онкозаболеваний. Тестирование и сопоставление результатов: Проект предполагает тестирование различных алгоритмов и сопоставление результатов МО с заключениями патологоанатомов, анализами крови/мочи и другими клиническими параметрами пациентов. Внедрение программного комплекса: После успешной разработки программного комплекса, он может быть внедрен в медицинскую практику для улучшения диагностики и мониторинга лечения.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : ИГХ үлгілерін сандық талдау үшін машиналық оқыту әдісін әзірлеу, онкологиялық ауруларды емдеуді бақылау және терапияның тиімділігін тексеру үшін бағдарламалық пакетті құру. Зерттеу бағыттары: Иммуногистохимия және информатика. Жобаның мақсаттары: Әртүрлі онкологиялық аурулары бар науқастардан ИГХ үлгілерін және клиникалық деректерді жинау. Машиналық оқыту модельдері мен алгоритмдері арқылы кескіндерді алдын ала өңдеу және талдау. ИГХ үлгілерінің сандық талдауын жүргізу және болжамды модельдерді құру. Техникалық-экономикалық көрсеткіштер: Клиникалық деректерге тәуелділік: жоба пациенттің клиникалық деректерін жинауды қамтиды, ол машиналық оқыту нәтижелерін басқа клиникалық параметрлер контекстінде талдауға мүмкіндік береді. Машиналық оқытуды қолдану: стандарттауды және интерпретацияны қалыпқа келтіруді жақсарту үшін ИГХ үлгілерін сандық бағалау үшін машиналық оқыту әдістерін пайдалану. Болжамдық модель: Емдеу мониторингі үшін болжамды модельді әзірлеу қатерлі ісік диагностикасын және емдеуді айтарлықтай жақсартуға мүмкіндік береді. Тестілеу және нәтижелерді салыстыру: Жоба әртүрлі алгоритмдерді тестілеуді және машиналық оқыту нәтижелерін патологтардың есептерімен, қан/зәр анализдерімен және пациенттердің басқа клиникалық параметрлерімен салыстыруды қамтиды. Бағдарламалық пакетті енгізу: Бағдарламалық кешен сәтті әзірленгеннен кейін диагностика мен емдеу мониторингін жақсарту үшін оны медициналық тәжірибеге енгізуге болады.

Level of implementation (in Russian) : На данный момент проект находится на этапе исследований и разработки. Этот уровень внедрения характеризуется созданием и предварительным тестированием методологии и программного обеспечения для количественного анализа образцов ИГХ с использованием машинного обучения. Также, стоит учесть, что на данный момент ведутся работы по сбору необходимого количества ИГХ изображений для полноценного внедрения машинного обучения.

Level of implementation (in Kazakh) : Қазіргі уақытта жоба зерттеу және әзірлеу сатысында. Бұл іске асыру деңгейі машиналық оқытуды пайдалана отырып, ИГХ үлгілерін сандық талдауға арналған әдістеме мен бағдарламалық қамтамасыз етуді құру және алдын ала тестілеумен сипатталады. Сондай-ақ, қазіргі уақытта машиналық оқытуды толық енгізу үшін ИГХ кескіндерінің қажетті санын жинау бойынша жұмыс жүргізіліп жатқанын ескерген жөн.

Efficiency (in Russian) : Эффективность проекта оценивается через несколько ключевых аспектов: Улучшение точности диагностики: Проект направлен на значительное улучшение точности диагностики онкологических заболеваний, что важно для раннего выявления и правильного лечения. Персонализированное лечение: Прогностические модели, разрабатываемые в рамках проекта, позволяют индивидуализировать лечение пациентов. Это означает, что терапия может быть более точно подобрана для каждого пациента, что увеличивает шансы на успешное лечение и снижает негативные побочные эффекты. Мониторинг эффективности терапии: Проект предоставляет инструмент для врачей и пациентам следить за динамикой заболевания и корректировать план лечения при необходимости. Сокращение времени диагностики и анализа: Процесс количественной оценки с использованием машинного обучения может быть быстрее и более эффективным по сравнению с традиционными методами. Экономические выгоды: В долгосрочной перспективе, более точная диагностика и эффективное лечение могут сэкономить затраты на лечение пациентов, а также снизить социально-экономическую нагрузку, связанную с онкозаболеваниями. Снижение ошибок и неоднозначности: Количественный анализ с использованием машинного обучения помогает устранить субъективность и ошибки, связанные с традиционными методами оценки ИГХ, что способствует более надежным диагностическим решениям.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның тиімділігі бірнеше негізгі аспектілер арқылы бағаланады: Диагностикалық дәлдікті арттыру: Жоба қатерлі ісік диагностикасының дәлдігін айтарлықтай жақсартуға бағытталған, бұл ерте анықтау және дұрыс емдеу үшін маңызды. Дербес емдеу: жобаның бір бөлігі ретінде әзірленген болжамды модельдер пациенттің емделуін жекешелендіруге мүмкіндік береді. Бұл терапияны әр пациентке дәлірек бейімдеуге, сәтті емдеу мүмкіндігін арттыруға және жағымсыз жанама әсерлерді азайтуға болатындығын білдіреді. Терапияның тиімділігін бақылау: Жоба дәрігерлер мен пациенттерге аурудың динамикасын бақылауға және қажет болған жағдайда емдеу жоспарын түзетуге арналған құралды ұсынады. Қысқартылған диагностика және талдау уақыты: машиналық оқытуды қолданатын сандық процесс дәстүрлі әдістермен салыстырғанда жылдамырақ және тиімдірек болуы мүмкін. Экономикалық артықшылықтар: Ұзақ мерзімді перспективада дәлірек диагноз қою және тиімді емдеу пациенттерге күтім жасау шығындарын үнемдеуге, сондай-ақ қатерлі ісікке байланысты әлеуметтік-экономикалық жүктемені азайтуға мүмкіндік береді. Қателер мен екіұштылықты азайтуыңыз: машиналық оқытуды пайдалана отырып, сандық талдау дәстүрлі ИГХ бағалау әдістерімен байланысты субъективтілік пен қателерді жоюға көмектеседі, бұл неғұрлым сенімді диагностикалық шешімдерге әкеледі.

Field of application (in Russian) : Проект может использоваться в диагностике различных онкологических заболеваний, а также в оценке эффективности терапии. Применение в онкологии является одним из главных аспектов проекта. Количественный анализ ИГХ может помочь выявлять и классифицировать раковые опухоли, а также следить за динамикой заболевания и эффективностью лечения.После внедрения проекта в клиническую практику, врачи и патологоанатомы смогут использовать инструмент для постановления диагнозов и разработки терапевтических планов. Методология и инструменты, разработанные в рамках проекта, могут стать важным инструментом для медицинских исследований и научных исследований в области онкологии и иммуногистохимии. Область применения проекта охватывает различные аспекты медицины, начиная от диагностики и заканчивая мониторингом исходов лечения, и имеет потенциал значительно повысить качество и эффективность здравоохранения.

Field of application (in Kazakh) : Жоба әртүрлі қатерлі ісік ауруларын диагностикалауда, сондай-ақ терапияның тиімділігін бағалауда қолданылуы мүмкін. Онкологияда қолдану жобаның негізгі аспектілерінің бірі болып табылады. ИГХ сандық талдауы қатерлі ісіктерді анықтауға және жіктеуге, сондай-ақ аурудың динамикасы мен емдеудің тиімділігін бақылауға көмектеседі. Жоба клиникалық тәжірибеге енгізілгеннен кейін дәрігерлер мен патологтар диагноз қою және терапиялық жоспарларды құру үшін пайдалана алады. Жобада әзірленген әдістеме мен құралдар онкология және иммуногистохимия салаларындағы медициналық зерттеулер мен зерттеулердің маңызды құралы бола алады. Жобаның ауқымы диагностикадан емдеу нәтижелерін бақылауға дейінгі медицинаның әртүрлі аспектілерін қамтиды және денсаулық сақтаудың сапасы мен тиімділігін айтарлықтай арттыруға мүмкіндік береді.