在显微镜图像分析中使用机器学习

图像分割分离过程是一个数字图像分成多个组像素(也称为段或图像对象),是一个先决条件的步骤进一步图像分析来定位感兴趣的特定对象。

目前,图像分割是显微镜图像分析的一个主要挑战,这个过程是劳动密集型和容易内部和interobserver可变性。

好消息是——机器学习算法取得了新发展显微镜图像分析比以往更容易,最后创建一个快速和无偏的显微镜图像处理研究。

在显微镜中,一张图片胜过一千个单词,但只有当我们可以从中提取有意义的数据。手工显微镜图像分析是一个漫长而乏味的过程,这也是容易人为错误和偏见。

自动图像分析与机器学习算法需要使用专门的软件来提取特定数据从数字显微镜图像。机器学习算法可以被训练识别特定的对象、模式和图形图像收集定量信息,从而优化和加速图像分析。

使用人工智能(AI)分析显微镜图像有许多重要的优势,包括:

1。节省你很多时间

使用机器学习算法允许研究人员快速分析大量图像集提取有意义的信息在很短的时间,需要人工对图像分析。

2。简化工作流程

自动图像分析简化了工作流程,因为你只需要提供的例子要分析的对象,而不是特定的参数来定义他们(如强度阈值,大小范围,等等)。

3所示。提供可靠和公正的结果

手动图像分析容易出现人为错误,而AI-assisted分析保证高精度和无偏见的结果。

那么,究竟什么是机器学习和自动图像分析是如何工作的呢?

机器学习是人工智能的一个分支(AI)专注于创建算法能够自动学习和提高自己的精度。从本质上讲,使用机器学习在显微镜图像分析涉及教学专业软件做出准确的预测,首先培训您的数据。在这个过程中,系统首先学会从数据中提取相关特性。然后,应用这些信息来决定自己的新数据。

在实践中,这意味着您可以显示软件如何细分你的图片为你,这样它将学会正确地识别自己相关的部分,提供你所需要的输出。

一旦训练,该算法可以准确地重现相同的输出作为人类用户和其他相同的分割模式适应图像。

使用机器学习算法来执行自动图像分析,您可以简单地遵循这些三个步骤:

1。训练算法

显示软件如何细分你的图像通过提供示例(如标记背景与想要的结构)。

2。预览

你可以确保你的机器学习模型优化训练通过预览结果和提供更多的例子如果需要输入或修改。

3所示。加载你的图片和你所需要的结果

现在,您可以使用您的模型来执行自动化分析在你得到你想要的输出图像。

机器学习算法例如可用于以下类型的分析:

• 量化蛋白质含量和分布
• 细胞分析
• 细胞分裂的分析
• 基因表达分析

数码显微镜图像由成千上万的像素,图像中每个像素都有一个特定的值分配给它。机器学习算法使用像素信息来计算大小,形状和模式的对象出现在图像。

像素分类包括分配标签像素根据其特性,以及周围的像素距离的特点和用户的注释。与手动阈值和屏蔽一个图像相比,训练一个像素分类器可以帮助你将更复杂的分类和信息分析。重要的是,像素分类可用于自动化图像分割——数字图像分离成区域的过程具有相似属性。

图像分割的一个例子是阈值分离对象或其他相关信息。在自动图像分割中,用户可以训练一个像素分类器分配标签,这样的大型数据集数字图像可以由软件自动分段。

培训机器学习算法自动分割涉及几个简单的步骤:

1. 提供感兴趣的对象的例子
2. 标签像素和识别您感兴趣的区域(roi)
3. 自动分析全部数据集

一旦训练和优化模型,它提供了快速、可靠的结果,算法可以无限期地和同事之间共享和团队进行进一步的调整和培训。

手册和AI-assisted分析一些重要的关键差异,总结在下表中。

与机器学习算法相比,手动图像分析容易出现人为错误,经过几个小时的观察显微镜图像的样本,研究人员可能会容易疲劳和偏见的决定。此外,基于阈值的人工图像分析的准确性很大程度上取决于图像之间的一致的图像强度,以及足够的图像对比,有时候是难以实现显微镜图像的捕获。

通过使用机器学习算法,如像素分类和自动分割,可以消除人为错误的风险和错误的解释结果。此外,使用自动图像分析识别感兴趣的结构使得过程指数更快更有效。

机器学习工具等像素分类器多种多样,而且可以用于广泛的样本和图像类型捕获各种显微镜的来源。机器学习如被成功地用于分析活死化验和泡观测实验。

此外,自动图像分析可以用来处理复杂的图像对象,可以训练作为模型来检测对象基于内在特征。

机器学习算法甚至可以从相同的样本被分析结合图像不同的显微镜提供进一步的见解,以及适应不断变化的实验和成像条件。

一旦你训练模型和优化设置,自动图像分析提供可靠和健壮的结果。作为用户,你总是会在训练过程的控制,你可以随时预览设置,以确保你有指导的训练是在正确的方向上。

与人类用户,机器学习算法不容易分心和疲劳,能够持续产生高度可再生的和可靠的结果。事实上,自动化图像分析使用机器学习甚至已经被证明在图像分类精度方面的表现优于领域专家,敏感性和特异性[3]。

AI-assisted图像分析是一个易于使用,可训练的可靠工具,节约了您的时间,提供即时和健壮的结果。

更重要的是,这种创新的技术也友好的和已经可以帮助研究者快速和可靠地处理大而复杂的数据集。所有你需要做的是提供软件的训练数据得到你想要的输出,只有一小部分的时间手工分析需要。

你也可以与他人分享你的训练算法的简化分析进行进一步的培训和提高。

机器学习是革命性的研究人员收集和分析显微镜数据的方式。今天试试,超越你认为你能达到与图像分析!

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