استخدم الباحثون خوارزميات قائمة على التعلم العميق لأتمتة العملية
تشير النتائج المظهرية إلى الملاحظةالخصائص داخل البنية الخلوية. تقدم الدراسة أهم ثلاث مهام في تحليل صور الخلية: التجزئة والتتبع والتصنيف.
نظرة عامة على تحليل صورة الخلية بناءً على التعلم العميق. الصورة: الحوسبة الذكية
التقسيم هو مبدأ أساسيتحديد والعد والتحليل المورفولوجي لصور الخلايا. هناك حاجة إلى التصنيف لفحص النمط الظاهري وتوصيف الخلايا. التتبع هو مراقبة صور الخلايا وهو مطلوب بعد التجزئة. يبحث الباحثون عن خصائص محددة للخلايا، بما في ذلك أي تغيرات شكلية قد تشير إلى صحة الكائن الحي قيد الدراسة. وتشمل أمثلة التتبع الاستجابة المناعية، انتشار الخلايا السرطانية، والتئام الجروح بعد الإصابة.
تُستخدم صور الخلايا بشكل شائع فيالبحوث الطبية الحيوية وتطوير أدوية جديدة. في المستقبل، يخطط العلماء لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، لاكتشاف المفاهيم المتقدمة والمبادئ الأساسية التي تكمن وراء خصائص الخلايا.
قراءة المزيد:
عاصفة مغناطيسية على وشك أن تضرب الأرض
إنشاء نظام ملاحة أكثر دقة من نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)
تميمة قديمة أعادت كتابة تاريخ أكثر اللغات غموضًا في أوروبا
على الغلاف: Proyecto Agua