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使用人工智能驅(qū)動(dòng)的顯微鏡加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)

作者: 時(shí)間:2024-03-19 來源:EEPW 收藏

光學(xué)在檢查活體和固定生物樣本方面的作用日益重要。光片技術(shù)支持對(duì)整個(gè)橫截面進(jìn)行單幀成像,這使得科學(xué)家能夠快速捕捉活細(xì)胞和生物體的顯微圖像與視頻。與其他光學(xué)成像技術(shù)相比,該技術(shù)可以減少激光對(duì)樣本的光損傷,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感樣本(如細(xì)胞、胚胎和組織)的長(zhǎng)期成像。三維體可通過快速連續(xù)掃描獲取。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202403/456489.htm

研究人員越來越多地采用這種先進(jìn)的成像技術(shù)來可視化細(xì)胞內(nèi)錯(cuò)綜復(fù)雜的結(jié)構(gòu),并追蹤隱藏在胚胎起源中的發(fā)育秘密。但是,這些會(huì)生成 TB 級(jí)的海量復(fù)雜圖像,使得開展深入探究工作的科學(xué)家在進(jìn)行圖像分析時(shí)不堪重負(fù)。

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的定制光片。

(圖片所有權(quán):Emily Greenhalgh,

這些問題為與Abhishek Kumar博士合作開發(fā)新工具的團(tuán)隊(duì)提供了指導(dǎo)。Abhishek Kumar是位于馬薩諸塞州伍茲霍爾的(MBL)的研究員兼陳-扎克伯格計(jì)劃成像科學(xué)家。他們正在使用MATLAB?構(gòu)建這一新工具。

“MATLAB無疑是我們的理想選擇,因?yàn)閳D像是以矩陣和數(shù)組的形式存儲(chǔ)和操作的,無論是用于我們的實(shí)驗(yàn)室還是傳播,MATLAB都是編碼和打包這些工具最干凈、最高效的方式,”Kumar博士說道?!岸?,我們深知,每一次新版本的發(fā)布,都伴隨著出色的支持服務(wù),以及嚴(yán)格的質(zhì)量保證?!?/p>

1 自動(dòng)執(zhí)行算法

“William Ramos計(jì)劃將我們通常在這些項(xiàng)目中涉及的所有內(nèi)容都整合到一個(gè)工具中,”Mautino說道?!笆褂眠@樣的工具,您只需按一下按鈕,就可以立即得到測(cè)試結(jié)果,從而節(jié)省大量時(shí)間?!?/p>

在采用各種圖像變換方法之前,Ramos還使用Image Processing Toolbox?執(zhí)行了各種預(yù)處理步驟。在此過程中,他結(jié)合使用了經(jīng)典的圖像處理算法和通過Deep Learning Toolbox? 訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)?!耙坏┧辛艘幌盗羞m用于特定項(xiàng)目數(shù)據(jù)的設(shè)置,我們就可以根據(jù)這些設(shè)置進(jìn)行批處理,”Mautino說道。

由于一些項(xiàng)目中光片顯微鏡每15分鐘或更長(zhǎng)時(shí)間拍攝一次圖像,因此,研究人員要跟蹤的樣本部分位移很大,可能會(huì)超出視野。該實(shí)驗(yàn)室所開發(fā)的工具可以提供實(shí)時(shí)反饋并幫助定位樣本,使其不會(huì)漂移出視野。

光片顯微鏡工具還可以幫助CNN識(shí)別圖像中研究人員不想研究的部分,而該部分恰好又遮擋了他們想要分析的部分。例如,當(dāng)研究人員研究蒼蠅卵巢中的細(xì)胞骨架時(shí),卵母細(xì)胞可能會(huì)在可視化過程中遮擋其他細(xì)胞的重要特征。研究人員通常需要從每幅圖像中手動(dòng)刪除卵母細(xì)胞。Ramos可以使用該工具在幾幀中選擇特定區(qū)域,然后訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其從三維體數(shù)據(jù)時(shí)間序列的其余部分中刪除。

Ramos預(yù)見,光片顯微鏡工具也有助于數(shù)據(jù)縮減。為了實(shí)現(xiàn)更快的計(jì)算處理和分析,研究人員可將整個(gè)原始數(shù)據(jù)集縮減到相關(guān)的感興趣區(qū)域。這涉及檢測(cè)樣本運(yùn)動(dòng),將數(shù)據(jù)移至中心位置,并裁剪掉無信息的背景區(qū)域。這種數(shù)據(jù)縮減方法會(huì)丟棄多余的像素,從而使計(jì)算資源得到更高效的利用。

“此工具的數(shù)據(jù)縮減功能非常有用,特別是在我們每天都要收集數(shù) TB 數(shù)據(jù)的情況下更是如此,”Mautino說道。

Ramos還構(gòu)建了自定義工具,用于對(duì)齊多通道數(shù)據(jù),修復(fù)壞像素等偽影,并在采集過程中隨時(shí)可視化和過濾數(shù)據(jù)。根據(jù)具體項(xiàng)目,他還使用了OptimizationToolbox?、Image Acquisition Toolbox?以及Statisticsand Machine Learning Toolbox?。

“在這方面,我們的應(yīng)用高度模塊化,”Kumar博士說道?!八哂兄T多功能,其中許多工具都很常見且使用頻繁。您隨后可以添加更多獨(dú)特的步驟,例如特定的去噪模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具體視研究人員想要得到的結(jié)果而定?!?/p>

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光片顯微鏡工具的前面板。

(圖片所有權(quán):海洋生物實(shí)驗(yàn)室)

2 蝴蝶卵巢成像

這種端到端的工作流已取得成功,特別是在我們的協(xié)作者Nipam Patel博士和他的實(shí)驗(yàn)室成員研究蝴蝶卵巢如何發(fā)育的過程中顯示出效果。蝴蝶無比嬌弱,其卵巢更是如此。研究人員使用的光片顯微鏡設(shè)置經(jīng)過精心優(yōu)化,可以在40小時(shí)的成像過程中最大限度地減少樣本的光損傷。通常,僅在一個(gè)時(shí)間點(diǎn)就能產(chǎn)生0.5GB以上的數(shù)據(jù)。除了疲于應(yīng)對(duì)大量數(shù)據(jù)外,生物學(xué)家還需要消除圖像中的噪聲,因?yàn)槌上駰l件使得圖像中的噪聲比平時(shí)要多。隨著胚胎的發(fā)育和變化,圖像分割也必須有所改變。

Ramos使用了另一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練的CNN來識(shí)別和分割數(shù)據(jù)中的特定特征,例如刪除遮擋住部分圖像的卵黃。在Ramos手動(dòng)分割了162幅圖像后,該工具在幾分鐘內(nèi)即處理了其余的4,000幅圖像。據(jù)Ramos說,過去,僅手動(dòng)分割就需要長(zhǎng)達(dá)10個(gè)小時(shí),而今,他的流程不到半小時(shí)就完成了分割。

“我們的協(xié)作者對(duì)處理時(shí)間和圖像質(zhì)量非常滿意,”Ramos說道。

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左圖:?jiǎn)我晥D光片顯微鏡所拍攝的蝴蝶卵巢三維圖像堆疊的最大圖像強(qiáng)度投影。右圖:原始圖像堆疊經(jīng)過計(jì)算清理的版本的最大圖像強(qiáng)度投影。

(圖片所有權(quán):Kyle Demarr和SophiaKelly,海洋生物實(shí)驗(yàn)室)

3 使用端到端

MATLAB的優(yōu)勢(shì)對(duì)該團(tuán)隊(duì)而言,從顯微鏡使用的軟件到可視化,一切都在MATLAB中構(gòu)建,因而圖像處理和分析功能比專有顯微鏡軟件更靈活。

“我們之所以使用MATLAB, 原因是它可與硬件對(duì)接,并且具有非常強(qiáng)大的數(shù)學(xué)功能,”Mautino 說道。

“然后,你可以想象一下,我們的許多顯微鏡由不同的硬件組成,每個(gè)硬件都需要自己的代碼,”Mautino說道?!斑@本身就會(huì)成為一項(xiàng)長(zhǎng)期的工程。在這種情況下,MATLAB便能大顯身手,因?yàn)槟切┲圃焐桃言谑褂眠@款工具,他們還為我們開發(fā)了這些驅(qū)動(dòng)程序?!彼麄兪褂玫囊恍┫鄼C(jī)沒有官方支持的用Python編寫的控制軟件。

使用光片顯微鏡工具的目的是,讓盡可能多沒有編程專業(yè)知識(shí)的研究人員能夠使用高級(jí)分析方法。Kumar博士稱,在許多不同生物學(xué)科中,都可以應(yīng)用此類圖像分析工具。這些工具幫助協(xié)作者節(jié)省了數(shù)天手動(dòng)處理或等待其他研究人員處理圖像的時(shí)間。這

種簡(jiǎn)易性也為高中生等非專業(yè)人士大開方便之門。Ramos表示,他們將很快在GitHub?上通過共享用戶界面來推廣應(yīng)用,獲得相關(guān)的反饋,并推動(dòng)生物圖像分析工具的發(fā)展。

“如今,沒有先進(jìn)的圖像分析和圖像處理技術(shù),完成成像項(xiàng)目簡(jiǎn)直難以想象,”Kumar博士說道?!敖柚馄@微鏡分析工具,即使沒有編碼經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)知識(shí)的人,也可以從所有這些復(fù)雜的工具中受益。因此,讓所有這些工具易于獲得和使用至關(guān)重要?!?/p>

(本文來源于《EEPW》2024.3)



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