为什么在显微镜图像分析中使用机器学习(ML)

更新时间:2023-08-25      点击次数:212


机器学习(ML)是研究人员在各个领域分析显微镜图像的强大工具。ML为图像分析工作流程提供了许多好处,从简单的分割到复杂对象的检测。最终,ML驱动的图像分析工具使科学家能够专注于洞察力




为什么在图像分析中使用机器学习?


虽然ML有多个好处,但以下是前3个好处:


  • 工作流程更容易,因为用户只需提供感兴趣的对象的示例,而不是定义对象的规则(大小范围,强度阈值等)

  • 模型可以检测复杂的对象,因为它包含超出常见测量的特征

  • ML算法可以通过添加更多示例来适应实验/成像条件的变化

图片




我可以通过ML在图像分析中实现什么?

显微镜图像分析中的ML工具的结果可以分为两个广泛的类别:图像增强和对象分割


图像增强工作流程通常创建一个置信度图,增强或分离您感兴趣的对象与背景。置信度图类似于高信噪比荧光图像,其中像素强度与ML算法的置信度相关,表示这是您感兴趣的对象。高强度值与高置信度相关。




以下是您可以通过ML实现的一些增强类型的示例:

图片


ML还用于分割难以分析的对象,例如相位对比图像中的细胞或形状不规则的细胞。一旦检测到,您可以获得体积,平均强度和许多其他测量结果。以下是一些示例:


图片




如何创建有效的ML驱动像素分类器?


Aivia受欢迎的功能之一,像素分类器,由包含上述好处和功能的机器学习算法提供支持。在创建有效的像素分类器时,有许多要考虑的事情,以下是要记住的前3件事:


提供对象的多样性示例-小而大,明亮和暗淡,圆形和奇形怪状的对象-您捕捉的变化越多,算法就越能理解您的对象

预览,预览,预览-很难预测您的示例将如何改变模型,因此经常预览以确保培训朝着正确的方向进行

保存您的像素训练文件-这将使您能够在项目/成像设置发生变化时调整模型



微信扫一扫
版权所有©2024 北京佳源伟业科技有限公司 All Rights Reserved    备案号:京ICP备2021037741号-1    sitemap.xml    管理登陆    技术支持:化工仪器网