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从像素到洞察力:用于生物图像分析的机器学习和深度学习

Mahta Jan1, Allie Spangaro1, Michelle Lenartowicz1

  • 1Department of Chemistry and Biology, Toronto Metropolitan University, Toronto, Canada.

BioEssays : news and reviews in molecular, cellular and developmental biology
|December 7, 2023
PubMed
概括

机器学习和深度学习正在彻底改变生物图像分析,为细胞过程提供自动化和准确的洞察力. 本综述探讨了它们在关键生物图像分析步骤中的应用,为研究人员提供了资源.

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科学领域:

  • 计算生物学 计算生物学
  • 生物技术是生物技术.
  • 图像处理 图像处理

背景情况:

  • 生物图像分析对于理解细胞结构和功能至关重要.
  • 传统方法往往缺乏自动化,可重现性和可扩展性.
  • 新兴的计算技术提供了增强的分析能力.

研究的目的:

  • 在生物图像分析中提供机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的概述.
  • 突出ML和DL对生物图像分析工作流程各个阶段的影响.
  • 引导研究人员应用这些先进的计算工具.

主要方法:

  • 审查ML和DL的历史发展和核心原则.
  • 在生物图像预处理,细分,特征提取,物体跟踪和分类中分析ML/DL集成.
  • 对生物学家可访问的软件和工具的检查.

主要成果:

  • ML和DL显著提高了生物图像分析的自动化,可复制性和准确性.
  • 这些技术提高了所有关键生物图像分析任务的性能.
  • 许多用户友好的工具可用于实际实施.

结论:

关键词:
生物图像分析分析生物图像分析工具深度学习是一种深度学习.图像处理是图像处理的过程.机器学习是机器学习.显微镜 显微镜是一种微观的仪器.

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  • ML和DL对生物图像分析具有变革性,使得更深入的生物学见解成为可能.
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  • 持续整合ML/DL将推动生物研究的进步.