瑞典哥德堡大学开发的人工智能工具为分析显微镜图像提供了新的途径。一项研究表明,这种工具可以从根本上改变显微镜术,并为研究和工业领域的新发现和应用铺平道路。
研究人员开发的工具涉及神经网络学习,通过浏览大量图像,准确地从图像中检索研究人员想要的信息,这些图像被称为训练数据。与手动生成相比,该工具简化了生成训练数据的过程,因此一个小时可以生成数万幅图像。
研究人员表示,(该工具)“使得从显微镜图像中快速提取更多细节成为可能,而无需使用传统方法进行复杂的分析。此外,结果还可再现,并且可以为特定目的检索定制的特定信息。”
例如,该工具可使用户决定非常小的颗粒的尺寸和材料特性,并很容易地对细胞进行计数和分类。研究人员已经证明,需要对排放物进行净化处理的行业可以使用该工具,可以实时检测是否所有废弃颗粒都被有效过滤掉了。
研究人员希望该工具在未来可以用于跟踪细胞内的感染,并绘制细胞防御机制,这将为新药物和治疗开辟巨大的可能性。
相关成果发表于ACS Nano 。
编译/前瞻经济学人APP资讯组
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