Автоматизация процесса анализа хромосомных аберраций с применением нейросетевого алгоритма (Письма в ЭЧАЯ, 2026)
Исследована возможность применения нейросетевого алгоритма для автоматизации процесса анализа хромосомных повреждений. В основу положена модель YOLOv8, позволяющая благодаря безъякорной архитектуре и  мультимасштабному детектированию обнаруживать целевые объекты различных масштабов. В качестве набора данных использовались фотографии  метафазных пластинок, полученных из клеток крови самцов обезьян Macaca mulatta. Обучающая выборка состояла из 721 фотографии, содержащей 30 831 хромосомный объект (включая хромосомные объекты с повреждениями), разделенных на 9 классов. Для оценки качества модели использованы как стандартные метрики (mAP@0.5, Precision, Recall), так и тестирование модели на реальной задаче построения кривой зависимости «доза–эффект». Произведено сравнение распределения хромосомных аберраций в зависимости от дозы облучения и предсказаний модели с распределением Пуассона. Результаты теста модели сравнивали с экспериментальными результатами, полученными исследователем.