Ученые Самарского национального исследовательского университета им. С. П. Королёва модернизировали и усовершенствовали известную программную платформу OpenNFT, применяемую в ряде ведущих университетов и научно-исследовательских центров мира для проведения исследований в области работы мозга.
Данный программный комплекс, разработанный учеными Самарского университета несколько лет назад совместно с российскими и зарубежными коллегами, позволяет увидеть и проанализировать активность сканируемого мозга человека в режиме реального времени, что помогает решать различные научные и медицинские задачи, в том числе по нейрореабилитации людей после инсульта.
Новая версия платформы, получившая название pyOpenNFT, стала более надежной и универсальной, ее пользователи получат больше возможностей по настройке платформы под свои задачи и смогут проводить более широкий спектр исследований мозга. Модернизированная версия была представлена в Йельском университете (США) в рамках конференции rtFIN-2022. В связи с невозможностью личного участия в конференции разработчики доверили проведение презентации своим зарубежным коллегам, подготовив все необходимые материалы.
- Обновленная версия платформы открывает для ученых новые возможности благодаря своей модульной структуре и тому, что она теперь целиком написана на языке Python. Благодаря этому новым разработчикам и исследователям станет проще участвовать в развитии платформы и проведении экспериментов в области нейронауки. Новая версия позволит пользователям расширять и улучшать ее функциональность, адаптируя под различные задачи, и даст возможность обрабатывать данные не только функциональной МРТ головного мозга, как это сейчас делает OpenNFT, но также реализовать и интегрировать методы обработки других изображений мозга, например электроэнцефалограммы, обычной МРТ или КТ, что сделает платформу более универсальной в плане исследований, - рассказал один из авторов проекта, ассистент кафедры технической кибернетики Самарского университета им. Королёва Никита Давыдов.
По его словам, модульность структуры не только упрощает дальнейшее развитие платформы, но и увеличивает общую надежность всего программного продукта. Теперь для каждого отдельного процесса - обработки снимков, компоновки изображений для пользователя или же работы с графическим интерфейсом - в платформе предназначен свой отдельный модуль, работоспособность которого при необходимости можно легко проверить и скорректировать в отдельности с помощью тестов. Это как если бы раньше процессы жили в перенаселенной коммунальной квартире или работали в одном тесном опенспейсе, а теперь каждому из них дали по отдельной квартире или отдельному рабочему кабинету.
- То есть, например, раньше у нас один процесс раз в несколько миллисекунд проверял, готовы ли данные, чтобы их обработать и передать в формирование картинки. Сейчас эта ответственность разделена. В системе есть процесс менеджера - он порождает другие процессы и после этого только следит за интерфейсом, а по закрытии программы корректно завершает все процедуры. Есть процесс получения и обработки изображений, он отдельно работает с поступающими данными, также отдельно работает и процесс формирования изображений. При этом производительность новой версии ни в чем не уступает нынешнему варианту платформы, - подчеркнул Никита Давыдов.
В настоящее время обновленная версия платформы проходит заключительное тестирование. Ее запуск запланирован на первый квартал 2023 года. Кстати, первые две буквы в названии pyOpenNFT, по замыслу разработчиков, указывают на язык, на котором написан проект, то есть Python. Однако, если прочитать эти буквы по-русски, можно сразу понять, ученые из какой страны создали эту версию.
Справочно
Платформа OpenNFT была разработана учеными Самарского университета несколько лет назад совместно со специалистами Института систем обработки изображений РАН, Йельского университета (США), Имперского колледжа Лондона, политехнической школы Лозанны и университета Цюриха (Швейцария). Она предназначена для проведения исследований, связанных с формированием нейробиологической обратной связи, и работает на основе МРТ-сканера.
В ходе экспериментов находящийся в сканере человек получает какую-либо информацию, например он видит изображения, слышит звуки. В это время ученые получают и анализируют сканы активности его мозга с пространственным разрешением в 1 мм. Программный комплекс сопоставляет, какие зоны мозга реагируют на тот или иной раздражитель и как они взаимодействуют друг с другом.
Разработка позволяет решать множество научных и медицинских задач, в том числе по нейрореабилитации людей после инсульта, по обследованию пациентов с психоневрологическими заболеваниями и отклонениями, например с шизофренией, аутизмом, посттравматическим стрессом, гиперактивностью, дефицитом внимания и другими. Кроме того, это единственная в мире открытая подобная платформа. Она бесплатная и работает на всех типах современных МРТ-сканеров.
Принципы и особенности работы платформы изложены в следующих научных публикациях:
Nikita Davydov, Lucas Peek, Tibor Auer, Evgeny Prilepin, Nicolas Gninenko, Dimitri Van De Ville, Artem Nikonorov & Yury Koush, Real-time and Recursive Estimators for Functional MRI Quality Assessment, Neuroinformatics volume 20, pages 897-917 (2022).
Давыдов Н. С., Прилепин Е., Auer T., Gninenko N., Храмов А. Г., Van de Ville D., Никоноров А. В., Ковш Ю. А. Рекуррентный контроль качества функционального МРТ при помощи OpenNFT. // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). С. 192-197.
Y.Koush et al., OpenNFT: An open-source Python/Matlab framework for real-time fMRI neurofeedback training based on activity, connectivity and multivariate pattern analysis, Neuroimage, 2017.
