从光学特性学习细胞结构

Shalin Mehta博士在人工智能显微镜研讨会上关于ML和DL技术的视频介绍

使用QLIPP软件分析成年小鼠脑组织的解剖结构和轴突方向

在过去的3年里，显微镜专家们已经开始将“基于人工智能”的解决方案用于广泛的应用，包括图像采集优化(智能显微镜)、物体分类、图像分类、分割、恢复、超分辨率和虚拟染色。
6th人工智能显微镜研讨会为介绍和讨论显微镜和生物医学成像领域中基于人工智能的最新技术和工具提供了一个独特的论坛。188bet怎么注册此外，研讨会还强调了机器学习或深度学习技术所带来的科学突破。

图像:用QLIPP技术分析成年小鼠脑组织的解剖结构和轴突方向

演讲者:Shalin Mehta博士

Shalin在新加坡国立大学获得光学博士学位。在完成这项研究生工作后，他成为了芝加哥大学的一名工作人员，以及伍兹霍尔海洋生物实验室的人类前沿科学项目研究员。现在，沙林是陈-扎克伯格生物中心(Chan Zuckerberg Biohub)计算显微镜的平台领导者。

在CZ Biohub，他的团队开发成像和计算技术，以更精确和高效地探测生物系统的物理特性。它的设计可以在从细胞器到组织的多个尺度上工作，并整合了包括光学、机器学习和逆算法在内的许多领域的研究。

关于他的工作:https://www.czbiohub.org/comp-micro/

主要学习

  • 具有相位和极化的无标记定量细胞成像可以通过物理性质分离细胞结构，同时为细胞提供一个温和的环境
  • 在虚拟染色应用中，基于2.5D UNet的深度学习模型和无定量标签成像在计算上更高效，几乎与3D UNet一样准确
  • 使用深度学习框架DynaMorph，可以从定量的无标签图像中提取细胞形态状态和过渡

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