الأشعة القوية، التي تعطي صورة أوضح، تلحق الضرر بالعينات إذا كنا نتحدث عن الهياكل الهشة، بما في ذلك
نجح الباحثون الأمريكيون منقال Shuiwang Ji ، الأستاذ المساعد في قسم علوم وهندسة الكمبيوتر ، الصورة التي تم الحصول عليها باستخدام شعاع منخفض الطاقة ، "سحب" مخفية بفعل ضوضاء تفاصيل العينات البيولوجية. "لقد استخدمنا نهجًا حسابيًا بحتًا لإنشاء صور عالية الدقة ، وفي هذه الدراسة أظهرنا أنه يمكننا تحسين الدقة إلى درجة قريبة جدًا مما يمكنك الحصول عليه باستخدام حزم قوية."
وأضاف جي أنه على عكس الخوارزميات الأخرىتقليل التشويش الذي يمكن أن يستخدم المعلومات القادمة من رقعة صغيرة فقط من البكسلات في صورة منخفضة الدقة ، يمكن للخوارزمية الذكية الخاصة بهم تحديد أنماط البكسل التي يمكن توزيعها عبر صورة صاخبة ، مما يزيد من فعاليتها كأداة لتقليل الضوضاء.
صورة مجهرية نموذجيةوفقًا لطريقة الباحثين ، يتم فرضه على صورة رقمية للكمبيوتر. لا تعد طريقة معالجة الصور هذه بتقليل التكاليف فحسب ، بل أيضًا بأتمتة تحليل الصور الطبية وكشف التفاصيل التي قد تفوتها العين أحيانًا.
البرمجيات القائمة على الخوارزمياتالتعلم الآلي ، الذي يسمى التعلم العميق ، يزيل بشكل فعال الضبابية أو الضوضاء في الصور. يمكن تصور هذه الخوارزميات على أنها تتكون من العديد من الطبقات المترابطة أو خطوات المعالجة التي تأخذ صورة إدخال منخفضة الدقة وتنتج صورة إخراج عالية الدقة.
"تخيل قطعة من العينة التي تحتوي علىنمط متكرر، مثل قرص العسل. وقال جي: "معظم خوارزميات التعلم العميق تستخدم فقط المعلومات المحلية لملء الفجوات في الصورة الناتجة عن الضوضاء". "لكن هذا غير فعال لأن الخوارزمية في الأساس لا ترى نمطًا متكررًا في الصورة لأن مجال الاستقبال ثابت. وبدلاً من ذلك، يجب أن تحتوي خوارزميات التعلم العميق على مجالات تقبلية تكيفية يمكنها التقاط المعلومات في البنية العامة للصورة.
طور العلماء خوارزمية مختلفة للعمقالتعلم الذي يمكن أن يغير حجم مجال الإدراك ديناميكيًا. بعبارة أخرى ، على عكس الخوارزميات السابقة ، التي لا يمكنها تجميع المعلومات إلا من عدد صغير من البكسلات ، فإن الخوارزمية الجديدة الخاصة بها ، والتي تسمى شبكات تحويل فوكسل العالمية (GVTNets) ، يمكنها تجميع المعلومات من مساحة أكبر من الصورة حسب الحاجة.
لاحظ الباحثون أن خوارزميتهم الجديدةيمكن تكييفها بسهولة مع التطبيقات الأخرى بالإضافة إلى تقليل الضوضاء ، مثل التصوير الفلوري بدون تسميات والتحويل ثلاثي الأبعاد إلى ثنائي الأبعاد لرسومات الكمبيوتر.
"يمكن أن يكون هذا مفيدًا للغاية بالنسبة للكثيرينتطبيقات ، بما في ذلك السريرية ، مثل تقييم مرحلة تطور السرطان وتحديد بين أنواع الخلايا للتنبؤ بالمرض ، "يخلص جي.
انظر أيضا:
تبدأ أعداد كبيرة من الحيتان الرمادية بالجوع والموت في المحيط الهادئ
يعود ثلث الذين تعافوا من مرض كوفيد -19 إلى المستشفى. كل ثمانية - يموت
الإجهاض والعلم: ماذا سيحدث للأطفال الذين سينجبون