ردیابی سلول های زنده با هوش مصنوعی ممکن شد

دانشمندان می‌گویند یک هوش مصنوعی جدید می‌تواند سلولی را در لحظه‌ای که می‌یابید کند و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از فناوری اطلاعات برای تجزیه و تحلیل و تحلیل تصویری سلولی که یک رمز و راز کلیدی در زیست‌شناسی است، استفاده کرد.

ردیابی سلول های زنده با هوش مصنوعی ممکن شد

به گزارش ایسنا، پژوهشگران راهی برای مشاهده نمونه‌های سلولی و مطالعه تغییرات مورفولوژیکی یا تغییر در شکل و ساختار سلول‌ها پیدا کرده‌اند. این اتفاق بسیار مهم است، زیرا سلول‌ها، واحدهای حیاتی و سازنده‌های موجودات زنده هستند و پژوهشگران باید آنچه را که می‌توانند بر روی سلول‌های شبیه‌سازی، شکل و چگالی تأثیر بگذارند، مشاهده کنند.

کاربرد آینده هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل و تحلیل تصویر سلولی

پژوهشگران می‌خواهند در آینده از هوش مصنوعی به ویژه رشد، برای کشف مفاهیم پیشرفته و اصول اساسی در پشت صفات و ویژگی‌های سلول‌ها استفاده کنند. پژوهشگران در این مطالعه عبارتند از: چنین برنامه‌های موفقی از DNN در ویژگی‌های سطح بالا را نشان می‌دهند و بالقوه از استفاده از روش‌های خاص برای استفاده از قوانین پیچیده‌تر حیات در پشت فنوتیپ‌های سلولی را می‌سازند.

تصاویر سلولی معمولاً در تحقیقات زیست پزشکی و پیشرفت های دارویی جدید مورد استفاده قرار گرفته اند. این تصاویر، اطلاعات ارزشمندی را نشان می‌دهند که واکنش سلول‌ها به محرک‌های خارجی یا تغییرات محیطی و آشفتگی‌ها یا اختلالات عمدی را رمزگذاری می‌کند.

چالش بعدی در استفاده از مقیاس برای ارزیابی تجزیه و تحلیل و تجزیه و تحلیل سلولی با برچسب‌های نامتوازن است، به این معنی که حاشیه نویسی مجموعه داده‌های تصویری سلولی به شدت به مهارت‌های حرفه‌ای مربوط می‌شود. این می‌تواند منجر به عدم وجود اختلاف در برچسب‌ها یا تصاویری شود که باعث می‌شود تصاویر برچسب‌گذاری شوند.

بخوان  زمزمه نقض مجدد حریم خصوصی کاربران از سوی گوگل و آمازون

طبقه بندی نیز به عنوان یک تجزیه و تحلیل و تحلیل پایین دستی عمل می‌کند که شامل عملیات، مانند یک فرضیه و یک پیش‌بینی یا یک تجزیه و تحلیل و تحلیل توضیحی برای غربالگری فنوتیپی و رویه سلولی است. این به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا با تمایز بین سلول‌ها، تصویری از عملکرد سلول ایجاد کنند.

نویسندگان این پژوهش می‌گویند: در تصاویر سلولی، روش‌های بررسی بر روی نتایج به‌عنوان نتایج امیدوارکننده‌ها را در تقسیم‌بندی و ردیابی سلول‌ها نشان می‌دهند.

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل و تحلیل تصویر سلولی

این گروه پژوهشی، پیشرفت های انجام شده برای هر یک از کلیدهای کلیدی را بررسی کرد. یک شبکه عصبی مرکزی(DNN) تکنیک‌های بینش رایانه‌ای سنتی می‌تواند به ‌طور خودکار با یک مجموعه داده در مقیاس بزرگ، نمایش‌های کنترلی نسبت به بازنمایی‌های دست‌ساز تولید کند.

این پژوهش سه وظیفه مهم در تجزیه و تحلیل و تحلیل تصویر سلولی را ارائه می دهد که عبارتند از تقسیم بندی، ردیابی و طبقه بندی اما این سه وظیفه کلیدی چه هستند؟

انتهای پیام



منبع

تقسیم بندی، اصل اساسی برای شناسایی، شمارش و تجزیه و تحلیل مرفولوژیکی تصاویر سلولی است. این وظیفه برای شناسایی ویژگی‌هایی که به قسمت‌ها یا بخش‌های مختلف تقسیم‌بندی می‌شوند، با استفاده از اهمیت ویژه انجام می‌شود.

نتایج این پژوهش در مجله Intelligent Computing منتشر شده است.

به طور معمول، نمونه‌های سلولی به شکل مستقیم از طریق میکروسکوپ توسط دانشمندان برای مشاهده و کشف هر گونه تغییر در سلول‌ها مشاهده می‌شوند. آنها به دنبال تغییرات مورفولوژیکی در ساختارهای سلولی بودند. اما اکنون آنها می‌توانند از هوش مصنوعی برای انجام این مشاهدات استفاده کنند.

بخوان  فضای ذخیره سازی ابری رمزگذاری شده پروتون در حال تبدیل شدن به تلفن همراه است

ردیابی شامل نظارت بر تصاویر سلولی است. این کار معمولاً پس از تقسیم بندی اتفاق می‌افتد. پژوهشگران به دنبال‌های سلول‌های خاص هستند از جمله مواردی که تغییر مورفولوژیکی دارند، می‌توانند وضعیت سلامت ارگانیسم را نشان دهند. نمونه‌هایی از ردیابی شامل پاسخ ایمنی، افزایش سلول‌های سرطانی و بهبود زخم پس از آسیب است.

این گروه پژوهشی امیدوار با استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی‌های خود از تصویربرداری سلولی، تجزیه و تحلیل تصویر سلولی را بهبود بخشد.

امروزه با استفاده از علوم کامپیوتر و زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی به نام پژوهش‌های تحقیقاتی می‌توان این روش‌ها را برای تشخیص آنالیز سلولی ترکیب‌کننده انجام داد.

تقسیم بندی، ردیابی و طبقه بندی تصویر سلولی

این مطالعه همچنین به اختلال یا نویز برچسب می‌کند که در آن خطای انسانی باعث می‌شود تصاویر آموزشی سلول‌ها به اشتباه تعبیر شوند.

پژوهشگران در مورد استفاده از تجزیه و تحلیل و تحلیل تصویر سلولی به چند چالش اشاره می کنند. آنها می‌گویند: بیان، یک تجربه باورنکردنی را برای تجزیه و تحلیل تصویر سلولی نشان می‌دهد. با این، شکاف عملکرد قابل توجه بین الگوریتم‌های حال حاضر در پژوهش‌های دانشگاهی و کاربردهای عملی وجود دارد. بزرگترین چالش، مربوط به داده‌ها، به ویژه کیفیت آنها، کمیت و قابلیت اطمینان داده‌ها است.

پیامدهای فنوتیپی به ویژگی های قابل مشاهده در ساختار سلول اشاره دارد.

تجزیه و تحلیل اصلی و تحلیل تصویری سلولی و استفاده از هوش مصنوعی برای پژوهش

با استفاده از الگوریتم‌های بر روی یادگیری برای خودکار کردن روش‌های تصویربرداری سلولی، از روش‌های مختلف استفاده می‌شود که می‌توان آن را انجام داد و طول کشید. هدف اصلی و تجزیه و تحلیل تصویر سلولی، بررسی فناوری‌های مختلف و کشف روابط بین آنها است.

بخوان  دانشجویان توجه داشته باشند: گزارش شده است که به روز رسانی ویندوز 11 دارای یک باگ است که Wi-Fi را در دانشگاه ها از بین می برد.

اولین عامل محدود کننده، هزینه جمع آوری مجموعه ها با رشد است. پژوهش می‌گویند یک نسخه در بزرگ‌ترین نسخه از مجموعه داده‌ها را تهیه می‌کند، زیرا باید دقت کنید که هر تصویر را باید برچسب گذاری کنید.

سومین ذکر شده، تجزیه و تحلیل و تحلیل تصویر سلولی از عدم قطعیت نام دارد. این می‌تواند منجر به مشکل شود، زیرا شبکه‌های عصبی مصنوعی هوش مصنوعی نمی‌توانند فنوتیپ‌های جدید را بدون روشی برای انعکاس قابلیت اطمینان نتایج طبقه بندی شناسایی کنند.