Серповидноклеточная анемия — это наследственное заболевание, при котором нарушается структура гемоглобина и, как следствие, изменяется форма несущих его эритроцитов — красных кровяных телец. Вопреки названию болезни эритроциты при этом могут иметь самую разную форму — не только серпа: быть овальными или вытянутыми. Тем не менее количественный и качественный анализ структуры клеток важен для диагностики анемии и помогает предсказать динамику и исход заболевания. Поскольку вручную анализировать форму эритроцитов достаточно трудно, в новой работе ученые предложили подход к автоматизированному анализу.

В основе метода лежит алгоритм глубинного обучения, использующий свёрточные нейронные сети для распознавания микроскопических изображений. Анализ при этом состоит из трех основных этапов. На первом шаге алгоритм идентифицирует эритроциты, отделяя их от фона и соседних клеток. Затем он масштабирует изображение, приводя все клетки к одному размеру. И, наконец, на третьем этапе алгоритм определяет форму эритроцита.