Искусственный интеллект улучшил передовой метод микроскопии
Ученые объединили передовые методы микроскопии и алгоритмы на основе ИИ, чтобы наблюдать за быстрыми биологическими процессами в трехмерном разрешении. Эти данные обрабатываются в течение нескольких секунд.
Для наблюдения за быстрыми сигналами нейронов в мозге рыбы ученые начали использовать технику под названием метод светлого поля. Он позволяет получать изображения быстрых биологических процессов в 3D. Однако качество изображений часто плохое, а на преобразование огромного количества данных в трехмерные объемы в среднем уходит несколько дней.
Теперь ученые из Европейской лаборатории молекулярной биологии (EMBL) объединили алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) с двумя передовыми методами микроскопии, что позволило сократить время обработки изображений с нескольких дней до нескольких секунд, обеспечив при этом четкость и точность изображений. Результаты исследования появились в журнале Nature Methods.
"В этой разработке мы смогли объединить лучшее из двух миров, - отмечает Нильс Вагнер, один из двух ведущих авторов статьи, аспирант Мюнхенского технического университета. - ИИ позволил нам объединить различные методы микроскопии, чтобы мы могли получать изображения очень быстро, не теряя в качестве".
Чтобы воспользоваться преимуществами каждого подхода, исследователи EMBL разработали подход, который использует микроскопию светлого поля для получения изображений больших 3D-образцов и микроскопию плоскостного освещения для обучения алгоритмов ИИ, которые затем создают точное 3D-изображение образца.
"Если вы представляете алгоритмы, которые создают изображение, вам необходимо проверить, что эти алгоритмы создают правильную картинку, - объясняет Анна Крешук, руководитель группы EMBL, чья команда привлекла к проекту опыт машинного обучения. - В новом исследовании ученые использовали микроскопию светового листа, чтобы убедиться, что алгоритмы ИИ работают. Это отличает наше исследование от того, что было сделано в прошлом".
