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                        為什么在顯微鏡圖像分析中使用機器學習(ML)

                        更新時間:2023-08-25      點擊次數:246


                        機器學習(ML)是研究人員在各個領域分析顯微鏡圖像的強大工具。ML為圖像分析工作流程提供了許多好處,從簡單的分割到復雜對象的檢測。最終,ML驅動的圖像分析工具使科學家能夠專注于洞察力。




                        為什么在圖像分析中使用機器學習?


                        雖然ML有多個好處,但以下是前3個好處:


                        • 工作流程更容易,因為用戶只需提供感興趣的對象的示例,而不是定義對象的規則(大小范圍,強度閾值等)

                        • 模型可以檢測復雜的對象,因為它包含超出常見測量的特征

                        • ML算法可以通過添加更多示例來適應實驗/成像條件的變化

                        圖片




                        我可以通過ML在圖像分析中實現什么?

                        顯微鏡圖像分析中的ML工具的結果可以分為兩個廣泛的類別:圖像增強和對象分割。


                        圖像增強工作流程通常創建一個置信度圖,增強或分離您感興趣的對象與背景。置信度圖類似于高信噪比熒光圖像,其中像素強度與ML算法的置信度相關,表示這是您感興趣的對象。高強度值與高置信度相關。




                        以下是您可以通過ML實現的一些增強類型的示例:

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                        ML還用于分割難以分析的對象,例如相位對比圖像中的細胞或形狀不規則的細胞。一旦檢測到,您可以獲得體積,平均強度和許多其他測量結果。以下是一些示例:


                        圖片




                        如何創建有效的ML驅動像素分類器?


                        Aivia受歡迎的功能之一,像素分類器,由包含上述好處和功能的機器學習算法提供支持。在創建有效的像素分類器時,有許多要考慮的事情,以下是要記住的前3件事:


                        提供對象的多樣性示例-小而大,明亮和暗淡,圓形和奇形怪狀的對象-您捕捉的變化越多,算法就越能理解您的對象

                        預覽,預覽,預覽-很難預測您的示例將如何改變模型,因此經常預覽以確保培訓朝著正確的方向進行

                        保存您的像素訓練文件-這將使您能夠在項目/成像設置發生變化時調整模型



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