使いやすいプラットフォームは、顕微鏡学におけるAIへの入り口です

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ZeroCostDL4Micを介したAIを使用して、顕微鏡画像から癌細胞の核を検出する方法を示す例。 上の写真:元の顕微鏡画像。 下の写真:検出された各がん細胞の色が異なる画像。 写真:ギヨームジャック。
ZeroCostDL4Micを介したAIを使用して、顕微鏡画像から癌細胞の核を検出する方法を示す例。 上の写真:元の顕微鏡画像。 下の写真:検出された各がん細胞の色が異なる画像。 写真:ギヨームジャック。

要約:
人工知能を使用するソフトウェアであるAIは、顕微鏡画像の分析方法に革命をもたらしています。 たとえば、AIを使用して、画像の特徴(つまり、生検サンプルの腫瘍)を検出したり、不要なノイズを除去して画像の品質を向上させたりすることができます。 ただし、専門家ではない人は、AIテクノロジーの使用が難しいと感じ続けています。

使いやすいプラットフォームは、顕微鏡学におけるAIへの入り口です


フィンランド、トゥルク| 23年2021月XNUMX日に投稿

4年15月2021日にNatureCommunicationsに掲載された記事「ZeroCostDL4Micによる顕微鏡の深層学習の民主化」では、研究者は、これらのAIテクノロジーを誰もが利用できるようにするZeroCostDLXNUMXMicと呼ばれるプラットフォームについて説明しています。

「重要な目新しさは、ZeroCostDL4Micが無料でクラウドで実行され、ユーザーがコーディングの経験や高度な計算スキルを必要としないことです。 事実上、Webブラウザを備えたすべてのコンピュータで実行できます」とÅboAkademi大学の細胞生物学の主任研究員であるGuillaumeJacquemetは述べています。

過去400年間、顕微鏡は人類が肉眼で見るには小さすぎる物体を観察することを可能にしてきました。 今日、顕微鏡は研究だけでなく診断も行うために世界中で使用されている最先端の技術です。

最新の顕微鏡はデジタルカメラに直接接続されているため、サンプルごとに数百から数千の画像を取得できます。 これらの画像は、意味のあるデータを取得するためにコンピューターで処理する必要があります。これは大変な作業です。

画像の数を増やすために、Jacquemetと彼の同僚は、AIを使用して作業を行うためのマシンをトレーニングしました。 実際には、ZeroCostDL4Micは、使いやすいグラフィカルユーザーインターフェイスを備えた、GoogleColab用のわかりやすいノートブックのコレクションです。

「ZeroCostDL4MicはAIの「ゲートウェイドラッグ」として機能し、今後数十年で生物医学研究と診断を変革するこれらの新しいテクノロジーをユーザーに探求させると信じています」とJacquemet氏は述べています。

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ZeroCostDL4Micプラットフォームの開発は、ギヨームジャックメット(オーボアカデミ大学、フィンランド、トゥルク)とリカルドエンリケスの研究所(グルベンキアンデシエンシア研究所、ポルトガル、オエイラス)によって調整されました。 これには、12か国とXNUMX大陸にまたがる、XNUMXの研究所を含む大規模な国際コンソーシアムが含まれていました。

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詳細については、クリックしてください。 こちら

コンタクト:
ギヨームジャック
358-503-235

@aboakademi

Copyright©ÅboAkademiUniversity

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記事「ZeroCostDL4Micを使用した顕微鏡の深層学習の民主化」は、次の場所でオープンアクセスで公開されています。

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出典:http://www.nanotech-now.com/news.cgi?story_id=56662

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