Компьютерное зрение в микроскопии
Компьютерное зрение помогает автоматизировать обработку изображений, полученных с помощью микроскопии. С появлением сверточных нейронных сетей стало возможным эффективно и с хорошей точностью классифицировать клетки, отслеживать внутриклеточные и межклеточные процессы, сегментировать полученные изображения, улучшать их качество и решать другие задачи без непосредственного участия человека.
Задачи компьютерного зрения в микроскопии
Классификация клеток
Классификация клеток является базовой задачей биомедицины. Многообразие признаков, по которым можно делить клетки, велико, но для некоторых уже существуют готовые архитектуры свертчных нейросетей.
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.
Особенностью работы алгоритма является то, что для работы нейросети необходимо разметить 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.
Такая сверточная сеть лучше справляется с задачей классификации клеток по сравнению с экспертом-человеком, особенно на изображениях с недостаточно хорошим качеством.
