Dirbtinis intelektas daro didelius mikroskopus geresnius nei bet kada

Neuroninio tinklo vaizdavimas suteikia foną plakančiai žuvies lervos širdžiai. Autorius: Tobiasas Wuestefeldas

Mašininis mokymasis padeda geriausiems mikroskopams geriau matyti, greičiau dirbti ir apdoroti daugiau duomenų.

Norėdami stebėti greitus neuronų signalus žuvies smegenyse, mokslininkai pradėjo naudoti metodą, vadinamą šviesos lauko mikroskopija, leidžiančią tokius greitus biologinius procesus pavaizduoti 3D formatu. Tačiau vaizdams dažnai trūksta kokybės, ir prireikia valandų ar dienų, kol didelis duomenų kiekis paverčiamas 3D tomais ir filmais.

Dabar Europos molekulinės biologijos laboratorijos (EMBL) mokslininkai dirbtinio intelekto (AI) algoritmus sujungė su dviem pagrindinėmis mikroskopijos technikomis – pažanga, sutrumpinančia vaizdo apdorojimo laiką nuo dienų iki kelių sekundžių, tuo pačiu užtikrinant, kad gaunami vaizdai būtų ryškūs ir tikslūs. Rezultatai pateikiami 2005 m Natūralūs metodai.

„Galiausiai pagal šį požiūrį mes sugebėjome pasinaudoti„ geriausiu iš abiejų pasaulių “, – sako Nilsas Wagneris, vienas iš dviejų pagrindinių straipsnio autorių ir dabar Miuncheno technikos universiteto doktorantas. derinti skirtingas mikroskopijos technikas, kad galėtume vaizduoti taip greitai, kaip leidžia šviesos lauko mikroskopija, ir priartėti prie šviesos lakštų mikroskopijos vaizdo skiriamosios gebos. “

Nors šviesos lakštų mikroskopija ir šviesos lauko mikroskopija skamba panašiai, šie metodai turi skirtingus pranašumus ir iššūkius. Šviesos lauko mikroskopija užfiksuoja didelius 3D vaizdus, ​​kuriais tyrėjai labai dideliu greičiu gali aptikti ir išmatuoti nepaprastai smulkius judesius, pavyzdžiui, plakančią žuvies lervos širdį. Tačiau naudojant šią techniką gaunamas didelis duomenų kiekis, kurio apdorojimas gali užtrukti kelias dienas, o galutiniai vaizdai paprastai neturi raiškos.

Šviesos lakšto mikroskopija vienu metu yra vienoje 2D plokštumoje tam tikro mėginio, leidžianti tyrėjams atvaizduoti didesnės raiškos pavyzdžius. Palyginti su šviesos lauko mikroskopija, naudojant šviesos lauko mikroskopiją gaunami vaizdai, kuriuos galima apdoroti greičiau, tačiau duomenys nėra tokie išsamūs, nes vienu metu fiksuoja informaciją tik iš vienos 2D plokštumos.

Norėdami pasinaudoti kiekvienos technikos pranašumais, EMBL tyrėjai sukūrė metodą, kuris naudoja šviesos lauko mikroskopiją, kad atvaizduotų didelius 3D pavyzdžius, ir šviesos lakštų mikroskopiją, kad apmokytų dirbtinio intelekto algoritmus, kurie pateikia tikslų 3D monstro vaizdą.

„Kurdami algoritmus, kurie sukuria vaizdą, įsitikinkite, kad šie algoritmai sukuria tinkamą vaizdą“, – paaiškina Anna Kreshuk, EMBL grupės vadovė, kurios komanda į projektą įtraukė mašininį mokymąsi. Naujame tyrime mokslininkai naudojo šviesos mikroskopiją, norėdami įsitikinti, ar dirbtinio intelekto algoritmai veikia, sako Anna. – Tai mūsų tyrimus išskiria iš to, kas buvo padaryta praeityje “.

Robertas Prevedelis, EMBL grupės vadovas, kurio grupė prisidėjo prie naujos hibridinės mikroskopijos platformos, pažymi, kad tikrasis geresnių mikroskopų trūkumas dažnai yra ne optinė technologija, o skaičiavimas. Štai kodėl jis ir Anna 2018 m. Nusprendė suvienyti jėgas. „Mūsų metodas bus labai svarbus žmonėms, norintiems ištirti, kaip apskaičiuojamos smegenys. Mūsų metodas gali vaizduoti visas žuvų lervos smegenis realiu laiku “, – sako Robertas.

Jis ir Anna sako, kad šį požiūrį galima pritaikyti dirbti ir su skirtingų tipų mikroskopais, leidžiant biologams pažvelgti į dešimtis skirtingų mėginių ir pamatyti daug daugiau, daug greičiau. Pavyzdžiui, tai gali padėti surasti genus, susijusius su širdies vystymusi, arba tuo pačiu metu išmatuoti tūkstančių neuronų veiklą.

Tuomet mokslininkai planuoja ištirti, ar šį metodą galima pritaikyti didesnėms rūšims, įskaitant žinduolius.

Nuoroda: 2021 m. Gegužės 7 d. Natūralūs metodai.
DOI: 10.1038 / s41592-021-01136-0

Tyrimo bendraautorė Fynn Beuttenmüller, EMBL Heidelbergo Kreshuko grupės doktorantė, neabejoja dirbtinio intelekto galia. “Skaičiavimo metodai ir toliau teiks įdomių pokyčių mikroskopijos srityje.”

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Kokia tavo pirmoji idėja? Remiantis naujais tyrimais, galėtų prasidėti pustrečio amžiaus

Naujas tyrimas ir dešimtmečių duomenų apžvalga laikrodžio atmintį nustūmė už metų ribų, tačiau tyrimas įrodo, kad visi yra skirtingi. Naujas tyrimas rodo, kad vidutiniškai pirmojo...

Naujasis „Ultrathin Liquid Liquid Crystal Metalens“ siūlo elektrinį padidinimą

Cornell հայ „Samsung“ inžinierių sukurtas ultragarso, elektra valdomų metalų konceptualus perteikimas. Paskola Danieliui Schilkinui Kornelio taikomosios inžinerijos mokyklos tyrėjai's „Samsung“ pirmaujantis technologijų institutas sukūrė...

Naujos keistų, išnykusių driežų rūšys – tokios keistos, kad buvo neteisingai identifikuotos kaip dinozauras su kolibriu

„Oculudentavis naga“, kaip pavaizduota šio menininko rekonstrukcijoje, buvo keistas driežas, kurį tyrėjai iš pradžių sunkiai skirstė į kategorijas. Jie vis dar nėra tikri...

Kavos mėgėjai, mėgaukitės! Gausus kavos vartojimas susijęs su sumažėjusia širdies nepakankamumo rizika

Tyrimo ataskaita: Išanalizavus tris pagrindinius širdies ligų tyrimus nustatyta, kad geriant vieną ar daugiau kavos su kofeinu puodelių buvo sumažinta širdies nepakankamumo rizika. Kavos be kofeino...

Atominė dalelė paversta antiteze ir pirmą kartą atvirkštinė nepaprasto eksperimento metu.

Fizikų komanda, įskaitant Warwick universitetą, įrodė, kad subatominės dalelės gali virsti ego antagonistais ir vėl grįžti į naują atradimą, ką tik atskleistą praėjusią savaitę. „Šis...

Newsletter

Subscribe to stay updated.