Чл.-кор. проф. Илза Константинова Пъжева, дбнСекция QSAR молекулно моделиране,Институт по биофизика и биомедицинскоинженерство,Българска академия на науките РЕЦЕНЗИЯ на монографията „Анализ на изображения в експерименталнататоксикология“от гл. ас. Йордан Иванов Йорданов, дф Монографичният труд на гл.ас. доктор Йордан Йорданов на тема „Анализ на изображения в експерименталната токсикология“ се появява в период от развитието на науката и технологиите, в който въпросите за коректната обработка на големи масиви от данни, съдържателната им интерпретация и поставянето на получените знания в служба на научния прогрес и нуждите на обществото, е изключително актуален. Трудът представя темата и структурата на изследването по разбираем и логичен начин като оптимално комбинира теоретични знания и практически наблюдения. Той започва с анализ на специфичните особености, които имат цифровите изображения и по-специално биоизображенията (отнасящи седо биологични обекти). Анализът обосновава нуждата от интелигентен подход в обработката им, за да бъде извлечена най-съдържателната информация. Това въведение естествено довежда до формулиране на целта на монографията, която найобщо би могла да се определи така – да предостави базови теоретични знания и практически умения по приложението на методите за анализ на цифрови изображения в неклиничните токсикологични проучвания. В съответствие с целта следва представяне на теоретичните основи с акцент върху свойствата на цифровите изображения, видовете операции и методите, прилагани при обработката им. Систематичният обзор последователно извежда селекцията на най-значимите публикации по темата с акцент върху анализ на биоизображенияв областта на експерименталната токсикология. Представени са и основни подходи при анализ на биоизображения по собствени резултати на автора в панел от различни токсикологични изследвания. Целевата група читатели на монографичния труд са всички изследователи, които се интересуват от обработка на биоизображения. Те могат да бъдат напълно удовлетворени от съдържанието на монографията, тъй като в нея са събрани и обобщени наличните в момента методи, софтуерни продукти със свободен и безплатен достъп, обучителни ресурси и техники, които текущо са разпръснати в различни източници или фрагментирано представени в книги, дисертации, публикации и интернет източници. Считам, че монографията запълва една съществена празнина в нашия научен книжен/електронен пазар и по такъв начин би насърчила употребата на методите за анализ на изображения сред по-широк кръг от изследователи и особено сред онези от тях, които работят в биомедицинската сфера. Следва да се подчертае силно интердисциплинарният характер на труда, който обединява познания в няколко научни области (физика, математика, биология, медицина, информатика и др.). В същото време той се явява своебразен хибрид между базови теоретични познания и ценни практически съвети, което го прави особено полезен за работещите в полето на биологията и медицината и които имат интерес към темата по анализ на изображения. По-долу се спирам по-подробно върху някои от основните точки в изложението на представения монографичен труд. Авторът последователно описва основните стъпки при анализ на изображения (вкл. биоизображения), по-конкретно: генерирането на изображения, предварителната им обработка, същинския анализ, извличането на информация в подходящ формат, интерпретацията на получената информация и формулирането на изводи за релевантните характеристики на обектите в изображението. Всяка от тези стъпки е анализирана като са очертани основните операции и алгоритми за съответната стъпка. Усвоени в дълбочина и описани са голям брой софтуерни разработки за анализ на изображения, които са критично анализирани от гл. т. на тяхната приложимост при обработка на биоизображения. За да постигне това, авторът е изследвал използването им и по такъв начин е придобил ценен практически опит, който обаче не би бил постижим без разбирането на същностните алгоритми и процеси, които са имплементирани в съответните софтуерни продукти и които той адресира в изложението си. Отделено е специално внимание и на много актуалния напоследък „изкуствен интелект“ (artificial intelligence, AI), проследявайки неговите възможности и ограничения в специфичната за анализ на изображения област. Представени са дълбоките невронни мрежи като инструмент на AI и един от найуспешните методи за обработка на големи масиви от данни, характерни за биоизображенията. Прави впечатление критичният поглед на автора по отношение на обучителните методи и невъзможността им да прогнозират/ класифицират обекти, ако те не са били представени в обучителната група данни на модела, както и трудностите в интерпретацията на изходните резултати, поради липсата на наблюдение върху процеса на обучение. За яснота, той „екстраполира“ тезипроблеми върху биологични обекти, с което адаптира изложението към изследваната тема. Особено ценна част в монографията е систематичният обзор, който насочва описаните преди него теоретични методологични основи към придобиването на обективна представа за приложенията на методите за анализ на биоизображения в експерименталните токсикологични изследвания. Последните се отнасят до тясната експертиза на автора и са крайната му цел в обработката и анализа на биоизображения. В обзора той се базира на обективна, научно проверена информация, достъпна чрез Core Collection на библиографската информационна система Web of Science (WoS). Авторът се възползва от възможностите, които дава WoS, за да реализира няколко нива на селекция на публикациите, позволяващи му да извлече най-съотносимата към интересуващия го обект научна библиография. Забележителна е селекцията, която тръгва от почти 2 млн. заглавия и се свежда след серията от филтри до около 700 и след допълнителенанализ до около 80 най-значими публикации по експериментална токсикология, интегрираща анализи на изображения. Извършен е задълбочен анализ на тезипубликации по отношение на обектите и методите на изследване на токсичност и са очертани тези от тях, които определят найсъвременните тенденции в полето. Проведена е класификация по няколко критерия като вид изследвани вещества, токсикологични дисциплини, експериментална моделна система, вид биомаркер, техника за заснемане и др. Като цяло систематичният обзор е едно оригинално конструирано и аналитично изследване, което заслужава да бъде публикуванокато самостоятелна статия, за да стане достояние на по-широка читателска аудитория. В монографията е включена и глава, насочваща към собствените изследвания на автора, свързана с разработването на подходи за анализ на биоизображения. Изложението е логично конструирано като започва от подбора на подходящ софтуер, анализиран от гл. т. на неговата достъпност, функционална структура, адекватност за изследвания обект, наличен интерфейс, програмни езици и библиотеки, управление на инфраструктура и др. Самостоятелно е разгледан софтуер за дълбоко обучение в съответствие с най-съвременните тенденции на използване на AI. Списъкът от анализирани софтуери е наистина внушителен и разкрива задълбоченото изучаване от автора на техните качества и ограничения. Цитирани са добри практики и е направен анализ на често срещани грешки, очертани са основните тенденции и перспективи в развитието на специализиран за обработка на изображения софтуер, препоръки за избора му, както и възможността за използване на AI-базирани текстови редактори (чатботове) за избор на най-подходящ софтуер. В същия раздел е представена батерия от методи за анализ на изображения в експерименталната токсикология като собствени разработки на автора по отношение на: (а) определяне на конфлуентност на монослой в двумерни клетъчни култури, (б) идентифициране на окръглени клетки с апоптотична морфология, (в) тест за миграция чрез надраскване на монослой, (г) кометен тест, (д) анализ на интензитет и тъканно разпределение на имунохистохимични маркери; (е) анализ на навлизането на флуоресцентни молекули в резистентни туморни клетки. Всичките шест разработки са в различни апликации на анализ и обработка на биоизображения. Те илюстрират как разработените подходи, базирани на изложените в монографията теоретични основи и добри практики, разкриват възможност за извличане на полезна и съдържателна информация от изследваните биоизображения. Част от тези изследвания са публикувани, за други това предстои. Достойнство на труда е наличието на възможност за свободен достъп на описаните изследвания чрез QR код доподдържана от автора репозитория, създадена на GitHub.com. Монографията е написана на ясен, професионално издържан език и обхваща най-съвременните публикации в областта. Обемът й е 264 страници и включва 50 фигури, 5 таблици и 405 литературни източника. В заключение, оценявам високо цялостната научна и практическа стойност на монографията и считам, че тя представлява принос към българската научна школа в областта, а авторът й оценявам като пионер сред анализаторите на биоизображения у нас. В раздела на систематичния обзор, касаещ географското разпределение на публикациите по темата на анализ на изображения с токсикологична тематика, прави впечатление отсъствието на страната ни от списъка на страните с обща публикационна активност. Вярвам, че настоящата монография ще стимулира работещите у нас в областта на експерименталната токсикология, интегрираща методи за анализ на изображения, и ще доведе до появата и трайното присъствие на страната ни на световната карта на изследователите в тази област. Чл.-кор. проф. Илза Константинова Пъжева, дбн

Проф. Георги Цв. Момеков, дфнКатедра по фармакология, фармакотерапия итоксикология,Фармацевтичен факултет,Медицински университет - София РЕЦЕНЗИЯ на монографията „Анализ на изображения в експерименталнататоксикология“от гл. ас. Йордан Иванов Йорданов, дф Предоставената за рецензия монография е един съвременен и задълбочен прочит на теоретичните основи, методичните подходи, аналитичния и дигитален инструментариум, и на приложните аспекти на методите за анализ на цифрови изображения с транслация в неклиничните токсикологични проучвания. В монографията наред с това е даден адекватен топикален преглед на достъпните технологии и платформи, в това число на софтуерни пакети със свободен достъп, както и на налични обучителни ресурси. Микроскопските техники се развиха изключително интензивно през последните десетилетия, което доведе до експоненциално нарастване на броя, сложността и размера на генерираните при биомедицински студии дигитални биологични изображения. Анализът на изображения е научна област, възникнала през 60-те години и отдавна е еволюирала в континуум от инструментални методи и софтуерни продукти с огромен потенциал за реализации в областта на токсикологията. Несъмнено мощен тласък на тези технологии даде имплементирането на технологиите, базирани на изкуствен интелект, които несъмнено ще оставят неизменим отпечатък върху стратегиите и практическото реализиране на съвременната наука. Въпреки че анализът на изображения бързо набира популярност в биомедицинските области, все още има пречки пред широкото приложение на тези методи. Това е така, защото въпреки че от десетилетия са разработвани отлични и богати софтуерни инструменти с отворен код за анализ на изображения в момента голям брой биомедицински учени изглежда са обезсърчени от дискомфорта от концептуалното разбиране и боравене с непознати математически или статистически операции и необходимостта да инвестират значително време в обучение или самообучение. С появата на широкомащабни езикови модели и наличието на платформи и модели за дълбоко обучение се появяват нови тенденции и знанието какво предлагат подходите за анализ на изображения ще помогне на изследователите да се възползват максимално от тях чрез прилагане на експериментални методи, свързани с тяхното генериране и обработка. Едновременно с това, цените на необходимия хардуер продължават да падат. Това очертава актуалността на тематиката на представената за рецензиране монография. В книгата са разгледани в достатъчна дълбочина теоретичнитеоснови на снемането на дигитализирани изображения, подходите за тяхната обработка с извеждане на количествени или полуколичествени параметри, позволяващи използването на тази изследователска модалност като интегрален елемент от съвременните проучвани в областта на биомедицинските науки и в частност неклиничната токсикология. Авторът умело борави с комплексната терминология и е съумял да компилирапропедевтична информация, която би била полезна за широка аудитория, в т.ч. на широк спектър от специалисти, които имат интерес към аналитична обработка на изображения при провеждане на експериментални проучвания. Монографията е написана на 225 страници (без съдържанието ибиблиографията), като включва 50 фигури и 5 таблици. Цитирани са общо 405 литературни източника. Особено достойнство на работата е, че е фокусирана както върху глобалните характеристики на технологиите за снемане на изображения и тяхното обработване и дигитализиране, така и на специфичните особености, свързани с валидирането на методологията и проблемите на практическата им транслация. Монографията съдържа и систематичен обзор с надлежно представена методология и протокол за подбор и анализ на литературните данни и преглед със систематичен анализ на ключови транслиращи технологията проучвания. На практика в труда като интегрална част е включен първият по рода си систематичен обзор по темата като е предоставен и свободнодостъпен линк към авторски код за алгоритмите на част от представените анализи. Включена е практически-насочена част, съдържаща собствени експериментални приноси, които садисеминирани под формата на три оригинални пълнотекстови публикации в списания с IF, както и все още непубликувани проучвания, базирани на тази методология. Убедено считам, че тази монография окупира важна ниша в съвременната българска научна литература и може да бъде препоръчана като компендиум на приложението на подходите за анализ на дигитализирани изображения в токсикологията. Това е една интересна, интелигентно написана монография,която експлицитно и в необстоятелствена форма представя както теоретичните особености така и възможностите за практическа реализация и ще бъде интересна за широка публика от специалисти. Проф. Георги Цв. Момеков, дфн