哥德堡大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)近日開(kāi)發(fā)出了一項(xiàng) AI 工具，能夠幫助分析顯示器拍攝的圖像。這項(xiàng) AI 工具已經(jīng)得到了國(guó)際認(rèn)可，有望對(duì)現(xiàn)有顯微鏡產(chǎn)生質(zhì)的變化，并為科研和工業(yè)領(lǐng)域的研究鋪平道路。

該研究的主要作者、物理學(xué)博士生 Benjamin Midtvedt 表示：“深度學(xué)習(xí)已經(jīng)風(fēng)靡全球，對(duì)很多行業(yè)、部門和科學(xué)領(lǐng)域都產(chǎn)生了巨大的影響。我們現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種工具，利用深度學(xué)習(xí)來(lái)分析和探索顯微鏡拍攝的圖像”。

深度學(xué)習(xí)可以被描述為一種數(shù)學(xué)模型，用于解決使用傳統(tǒng)算法方法難以解決的問(wèn)題。在顯微鏡中，巨大的挑戰(zhàn)是如何從數(shù)據(jù)打包的圖像中檢索出盡可能多的信息，這也是深度學(xué)習(xí)被證明非常有效的地方。

Midtvedt 和他的研究同事開(kāi)發(fā)的工具涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，通過(guò)查看大量的圖像，即所謂的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地從圖像中檢索出研究人員想要的信息。與必須手動(dòng)制作訓(xùn)練數(shù)據(jù)相比，該工具簡(jiǎn)化了制作訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)程，因此可以在一個(gè)小時(shí)內(nèi)生成數(shù)萬(wàn)張圖像，而不是一個(gè)月內(nèi)生成一百?gòu)垺?/p>

Midtvedt 表示：“這使得從顯微鏡圖像中快速提取更多的細(xì)節(jié)成為可能，而不需要用傳統(tǒng)方法創(chuàng)建一個(gè)復(fù)雜的分析。此外，結(jié)果是可重復(fù)的，并且可以為特定目的檢索定制的特定信息”。

例如，該工具允許用戶決定非常小的顆粒的大小和材料特征，并輕松地對(duì)細(xì)胞進(jìn)行計(jì)數(shù)和分類。研究人員已經(jīng)證明，該工具可以被需要凈化排放的行業(yè)使用，因?yàn)樗麄兛梢詫?shí)時(shí)看到所有不需要的顆粒是否已經(jīng)被過(guò)濾掉。研究人員希望，未來(lái)該工具可以用來(lái)跟蹤細(xì)胞中的感染情況，并繪制細(xì)胞防御機(jī)制圖，這將為新的藥物和治療方法帶來(lái)巨大的可能性。

他表示：“我們已經(jīng)看到國(guó)際社會(huì)對(duì)該工具產(chǎn)生了重大興趣。無(wú)論面臨怎樣的微觀挑戰(zhàn)，研究人員現(xiàn)在可以更容易地進(jìn)行分析，做出新的發(fā)現(xiàn)，實(shí)施想法，并在其領(lǐng)域內(nèi)開(kāi)辟新的領(lǐng)域”。

以上圖片均來(lái)自于 Aykut Argun

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