Мультимодальная биовизуализация
Лаборатория мультимодальной биовизуализации проводит исследования на двух ключевых направлениях. Первое направление связано с разработкой технологий гиперспектральной визуализации (HSI) нового поколения. Целью исследований является переход от традиционного трёхмерного подхода HSI к расширенному формату за счёт введения дополнительного измерения - длины волн возбуждения.
В настоящее время коллектив лаборатории проводит валидацию этого нового подхода Multi-Excitation HSI (ME-HSI, гиперспектральная визуализация с множественным возбуждением) на различных биологических объектах. Разрабатываются новые вычислительные методы и программные инструменты, позволяющие выполнять обработку и интерпретацию получаемых массивов данных ME-HSI в режиме реального времени.
Вторым основным направлением исследований является тканевая инженерия. Коллектив лаборатории работаетт над созданием коллагеновых пластырей (patches), сопоставимых с представленными на рынке коммерческими биоматериалами. Исследования включают поиск доступных локальных источников сырья, совершенствование методов выделения коллагена и разработку конструкций, обладающих высокой механичесой прочностью, биосовместимостью и значительным регенеративным потенциалом.
Для оценки влияния различных методов выделения коллагена на микроструктуру каркасов было проведено их систематическое сравнение, а лиофилизированные образцы были исследованы с точки зрения их иммунологических свойств.
В дальнейшем в сотрудничестве с биопринтинговым стартапом FOLDINK планируются исследования по созданию многослойных кожных эквивалентов с улучшенными функциональными характеристиками и архитектурой, более близкой к нативной коже. Адаптация этих разработок к существующим потребностям Армении в области лечения ран и восстановления кожи будет проводится с учетом рекомендаций клинических партнеров.
Дополнительным новым направлением является исследование абляции импульсным электрическим полем (Pulsed Field Ablation, PFA). Генератор PFA собственной разработки сотрудниками лаборатории, способен генерировать импульсы микросекундной длительности с напряжением до 2 кВ. Он служит новой платформой для тестирования различных протоколов PFA на тканях сердца и внесердечных тканях. Данная технология быстро завоёвывает признание в области электрофизиологии.
Исследовательская группа лаборатории мультимодальной биовизуализации активно применяет разработанный ею подход ME-HSI (который также может называться 4D-HSI) для изучения различных биологических объектов.
Помимо экспериментальных исследований, были разработаны и валидированы несколько вычислительных конвейеров (последовательности вычислительных процедур, computational pipelines), предназначенных для управления, визуализации и количественного анализа больших четырёхмерных массивов данных. В ноябре 2025 года сотрудники лаборатории представили три устных и два стендовых доклада на международной конференции IEEE (WHISPERS, Барселона). Эти работы продемонстрировали более высокую эффективность подхода ME-HSI по сравнению с традиционной гиперспектральной визуализацией.
Публикации
1. Gabrielyan, Y., Hunanyan, A., Bezirganyan, S., Davtyan, L., Avetisyan, A., Sarvazyan, N., ... & Yeghiazaryan, V. Comparative Analysis of Deep Learning Methods for Classification of Ablated Regions in Hyperspectral Images of Atrial Tissue. IEEE Access. DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3543122.
2. Sergei A. Fedotov, Andrei V. Stepanov, Galina A. Sakuta, Ivan S. Andreev, Marina S. Ivanova, Ekaterina V. Baidyuk. Ultrastructural Remodeling of Cardiomyocytes in Postinfarction Myocardium of Rats in the Late Stages of the Disease. J. Cytometry, Part A. https://doi.org/10.1002/cyto.a.24915.
3. Chilingaryan, N., Villarruel, F., Soghomonyan, T., Yeghiazaryan, V., & Sarvazyan, N. 4D hyperspectral imaging for intraoperative tissue classification. In Medical Imaging 2025: Clinical and Biomedical Imaging (Vol. 13410, pp. 255-260). SPIE.
4. Matosyan, N., Chilingaryan, N., Sarvazyan, N., & Yeghiazaryan, V. Spectral pixels as images: CNN-based pixel classification of 4D hyperspectral data for nerve and ligament differentiation. In Medical Imaging 2025: Image Processing (Vol. 13406, pp. 565-573). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.3047194.
5. N. Matosyan, N. Chilingaryan, N. Sarvazyan and V. Yeghiazaryan. "Combining 4D Hyperspectral Imaging With CNN for Nerve and Ligament Differentiation," 2025 IEEE 22nd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Houston, TX, USA, 2025, pp. 1-5, doi: 10.1109/ISBI60581.2025.10981284.
6. Baidiuk. E., Sakuta G., Stepanov A., Fedotov S. P-03-018. Morpho-functional changes of cardiomyocyte mitochondria in postinfarction ventricularremodeling of rat hearts. FEBS Open Bio 15 (Suppl. 2) (2025), p. 84. DOI: 10.1002/2211-5463.7007p.84. https://febs.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/2211-5463.70071.
7. Chilingaryan, N., Gasparyan, A., & Sarvazyan, N. Multi-Excitation Hyperspectral Imaging Toward Improved Lichen Identification. 2025 15th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS). To appear.
8. Hunanyan, A., Ter-Petrosyan, N., Villarruel, F., Soghomonyan, T., Sarvazyan, N., Butavyan, A., & Yeghiazaryan, V. Deep Learning Classification of Ablated Atrial Tissue in Multi-Excitation Hyperspectral Images. 2025 15th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS). To appear.
9. Ter-Petrosyan, N., Hunanyan, A., Villarruel, F., Sarvazyan, N., Butavyan, A., & Yeghiazaryan, V. Comparative Analysis of Multi-Excitation Hyperspectral Image Configurations for Ablated Atrial Tissue Classification. 2025 15th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS). To appear.
10. Sergei A. Fedotov, Andrei V. Stepanov, Galina A. Sakuta, Mikhail L. Vorobev, Ekaterina V. Baidyuk. Functional Changes in Mitochondrial Subpopulations of Left Ventricular Cardiomyocytes in Post-Infarction Rats During the Subacute Stage of Remodeling. Front. Biosci. (Landmark Ed) 2026, 31(6), 47046. https://doi.org/10.31083/FBL47046 (registering DOI).