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為什么在顯微鏡圖像分析中使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）
機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是研究人員在各個(gè)領(lǐng)域分析顯微鏡圖像的強(qiáng)大工具。ML為圖像分析工作流程提供了許多好處，從簡(jiǎn)單的分割到復(fù)雜對(duì)象的檢測(cè)。最終，ML驅(qū)動(dòng)的圖像分析工具使科學(xué)家能夠?qū)Ｗ⒂诙床炝?/strong>。
為什么在圖像分析中使用機(jī)器學(xué)習(xí)？
雖然ML有多個(gè)好處，但以下是前3個(gè)好處：
工作流程更容易，因?yàn)橛脩糁恍杼峁└信d趣的對(duì)象的示例，而不是定義對(duì)象的規(guī)則（大小范圍，強(qiáng)度閾值等）
模型可以檢測(cè)復(fù)雜的對(duì)象，因?yàn)樗龀Ｒ姕y(cè)量的特征
ML算法可以通過添加更多示例來適應(yīng)實(shí)驗(yàn)/成像條件的變化
我可以通過ML在圖像分析中實(shí)現(xiàn)什么？
顯微鏡圖像分析中的ML工具的結(jié)果可以分為兩個(gè)廣泛的類別：圖像增強(qiáng)和對(duì)象分割。
圖像增強(qiáng)工作流程通常創(chuàng)建一個(gè)置信度圖，增強(qiáng)或分離您感興趣的對(duì)象與背景。置信度圖類似于高信噪比熒光圖像，其中像素強(qiáng)度與ML算法的置信度相關(guān)，表示這是您感興趣的對(duì)象。高強(qiáng)度值與高置信度相關(guān)。
以下是您可以通過ML實(shí)現(xiàn)的一些增強(qiáng)類型的示例：
ML還用于分割難以分析的對(duì)象，例如相位對(duì)比圖像中的細(xì)胞或形狀不規(guī)則的細(xì)胞。一旦檢測(cè)到，您可以獲得體積，平均強(qiáng)度和許多其他測(cè)量結(jié)果。以下是一些示例：
如何創(chuàng)建有效的ML驅(qū)動(dòng)像素分類器？
Aivia受歡迎的功能之一，像素分類器，由包含上述好處和功能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供支持。在創(chuàng)建有效的像素分類器時(shí)，有許多要考慮的事情，以下是要記住的前3件事：
提供對(duì)象的多樣性示例-小而大，明亮和暗淡，圓形和奇形怪狀的對(duì)象-您捕捉的變化越多，算法就越能理解您的對(duì)象
預(yù)覽，預(yù)覽，預(yù)覽-很難預(yù)測(cè)您的示例將如何改變模型，因此經(jīng)常預(yù)覽以確保培訓(xùn)朝著正確的方向進(jìn)行
保存您的像素訓(xùn)練文件-這將使您能夠在項(xiàng)目/成像設(shè)置發(fā)生變化時(shí)調(diào)整模型