Vienošanās ar Centrālo finanšu un līgumu aģentūru (CFLA) 1.1.1.1/21/A/079.

Projektu līdzfinansē REACT-EU finansējums pandēmijas krīzes seku mazināšanai

Projekta zinātniskais vadītājs Dr.sc.ing. Roberts Kadiķis

Projekta mērķis: ir piemērot mašīnmācīšanās (ML) mikrofluidikai, pamatojoties uz atstarotās gaismas mikroskopiju, TEER (Trans Epithelial Electric Resistance) un O2 biosensoru datiem reālā laikā, lai OOC platformā audzētu dažādas šūnu kultūras (ieskaitot tās, kas iegūtas no pacientu paraugiem).

Projektu realizē Elektronikas un datorzinātņu institūts sadarbībā ar Latvijas Biomedicīnas pētījumu un studiju centru un Sabiedrība ar ierobežotu atbildību “Cellboxlab”

Ilgums: 23 mēneši

Sadarbības partneri:

Sabiedrība ar ierobežotu atbildību “Cellboxlab”

Latvijas Biomedicīnas pētījumu un studiju centrs

 

31.03.2022.

Pirmajā pārskata periodā esam izstrādājuši lēmumu koku datu klasifikācijai un izveidojuši pirmos datus par veiksmīgiem un neveiksmīgiem OOC audzēšanas eksperimentiem, lai izstrādātu AI modeļus OOC audzēšanas uzraudzībai. Mēs identificējām iespējamās pieejas sintētisko datu ģenerēšanai AI modeļu apmācībai. Ņemot vērā reālo datu raksturu, visdaudzsološāk pieeja ir sintētisko datu ģenerēšana, ģenerējot vienkāršas ģeometriskas formas un pēc tam tās deformēt. Šobrīd mēs veicam literatūras analīzi par šo tēmu. Mēs esam izpētījuši dažādu kompāniju objektīvus/kameras integrēšanai instrumentā, īpašu uzmanību pievēršot attēla kvalitātes, digitālām iespējām un apgaismojuma apstākļiem. Mēs esam sākuši darbu pie iepirkuma specifikācijas noteikšanas XYZ galdiņam ar piemērotu XY soli nepārtrauktai kanālu novērošanai un Z-soli veiksmīgai automātiskai fokusēšanai. Turklāt šajā laika posmā mēs iesaistījāmies projekta tēmas publicēšanā Rīgas Tehniskās universitātes studentu padomes organizētajā tiešsaistes intervijā Spiikiizi studijā ar nosaukumu “Kas būtu, ja?”.

28.06.2022.

EDI veica literatūras analīzi par jaunākajām pieejām bioloģisko šūnu sintētisko attēlu ģenerēšanai, deformējot vienkāršas ģeometriskas formas. Tika pētīta ģenerējošo tīklu-pretinieku (GAN) izmantošana sintētisku attēlu transformēšanai (tulkošanai) uz reāliem, kas ir nepieciešama, lai padarītu sintētiskos attēlus reālistiskākus.

Iesaistītie zinātnieki

    Mg. math. Laura Leja

    Pētniece

    +371 67558147
    [protected]
    Maksims Ivanovs
    Mg. sc. cogn. Maksims Ivanovs

    Pētnieks

    +371 67558230
    [protected]
    Mg. math. Tamāra Laimiņa

    Zinātniskais asistents

    +371 67558202; +371 67558207.
    [protected]
    Dr. sc. ing. Roberts Kadiķis

    Vadošais pētnieks

    +371 67558134
    [protected]