人工智能,深度学习和机器学习的应用,以支持对细胞和组织的微观图像的分析
Muhammad Ali1,2, Viviana Benfante2,3,4, Ghazal Basirinia1,2
1Ri.MED Foundation, Via Bandiera 11, 90133 Palermo, Italy.
Journal of imaging
|February 25, 2025
概括
人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 增强生物医学图像分析,提高细胞检测和细分精度. 这些先进的技术为疾病研究提供了对细胞组织的关键见解.
科学领域:
- 生物医学图像分析
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 细胞成像 细胞成像
背景情况:
- 人工智能 (AI) 正在彻底改变各个领域的生物医学数据分析.
- 深度学习 (DL) 的进步是生物医学图像分析中复杂的计算机技术的关键驱动力.
- 开源软件和新型深度神经网络显著提高了细胞检测和细分的准确性.
研究的目的:
- 审查最新的AI和DL技术用于细胞分析和微镜图像中的数据挖掘.
- 帮助具有有限AI/ML专业知识的生物学家理解和应用这些方法.
- 为了促进机器学习 (ML) 模型的集成到显微镜图像分析工作流程中.
主要方法:
- 对人工智能和DL用于生物医学图像分析的最新进展的审查.
- 专注于对象检测,特征提取,分类和细分算法.
- 探索深度神经网络架构和与细胞分析相关的开源软件.
主要成果:
- 人工智能和DL显著提高了显微镜图像中细胞检测和细分的准确性.
- 自动细胞细分允许提取可量化的细胞和空间特征.
- 这些特征为细胞组织及其在各种疾病中的作用提供了关键的见解.
结论:
- 人工智能和DL技术是细胞分析和显微镜数据挖掘的强大工具.
- 该评论为寻求在研究中利用ML的生物学家提供了宝贵的资源.
- 采用这些方法可以增强对细胞过程和疾病机制的理解.
