05.10.2022
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Искусственный интеллект улучшил передовой метод микроскопии

Передовой метод микроскопии улучшил ИИ

Учёные объединили передовые методы микроскопии и алгоритмы на основе искусственного интеллекта, чтобы наблюдать за быстрыми биологическими процессами в трёхмерном разрешении. Эти данные обрабатываются в течение нескольких секунд.

Для наблюдения за быстрыми сигналами нейронов в мозге рыбы учёные начали использовать технику под названием метод светлого поля. Он позволяет получать изображения быстрых биологических процессов в 3D. Однако качество изображений часто плохое, а на преобразование огромного количества данных в трёхмерные объёмы в среднем уходит несколько дней.

Теперь учёные из Европейской лаборатории молекулярной биологии (EMBL) объединили алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) с двумя передовыми методами микроскопии, что позволило сократить время обработки изображений с нескольких дней до нескольких секунд, обеспечив при этом чёткость и точность изображений. Результаты исследования появились в журнале Nature Methods.

«В этой разработке мы смогли объединить лучшее из двух миров, — отмечает Нильс Вагнер, один из двух ведущих авторов статьи, аспирант Мюнхенского технического университета. — Искусственный интеллект позволил нам объединить различные методы микроскопии, чтобы мы могли получать изображения очень быстро, не теряя в качестве».

Чтобы воспользоваться преимуществами каждого подхода, исследователи EMBL разработали подход, который использует микроскопию светлого поля для получения изображений больших 3D-образцов и микроскопию плоскостного освещения для обучения алгоритмов ИИ, которые затем создают точное 3D-изображение образца.

«Если вы представляете алгоритмы, которые создают изображение, вам необходимо проверить, что эти алгоритмы создают правильную картинку, — объясняет Анна Крешук, руководитель группы EMBL, чья команда привлекла к проекту опыт машинного обучения. — В новом исследовании учёные использовали микроскопию светового листа, чтобы убедиться, что алгоритмы искусственного интеллекта работают. Это отличает наше исследование от того, что было сделано в прошлом».