Изменения

Компьютерное зрение помогает биологам автоматизировать обработку изображений, полученных с микроскопамикроскопии. С помощью сверточных нейронных сетей стало возможным эффективно и точно классифицировать клетки, отслеживать внутриклеточные и межклеточные процессы, сегментировать полученные изображения, улучшать их качество и решать другие задачи без непосредственного участия человека.

Классификация клеток является базовой задачей биомедицины. Одной из острых проблем является обнаружение у человека Многообразие признаков, по которым можно делить клетки, велико, но для некоторых уже существуют свертчные нейросети. === Определение фазы клетки в клеточном цикле ===Для определения фазы клеточного цикла, в которой находится клетка, используется сверточная нейросеть, которая принимает на вход изображение, сделанное при помощи микроскопии и дает на выходе классификацию каждой клетки, а также визуализирует процесс клеточного цикла. [[Файл:microscopy_cnn.png|center|600px|thumb|Архитектура сверточной нейронной сети для классификации раковых клетокиз [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0213626/ статьи. Для частичного решения этой проблемы ]]]Особенностью работы алгоритма является то, что для работы нейросети необходимо уметь их идентифицироватьразметить только небольшую часть данных, на основании чего она далее учится размечать самостоятельно. === Идентификация раковых клеток ===Для классификации раковых клеток используется сверточная нейронная сеть с архитектурой VGG-16, а также трансферное обучение. [[Файл:microscopy_cnn.png|center|600px|thumb|Архитектура сверточной нейронной сети для классификации раковых клеток из [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0213626/ статьи.]]]