Компьютерное зрение в микроскопии

Компьютерное зрение помогает автоматизировать обработку изображений микроскопии. 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.

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 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.

Архитектура сверточной нейронной сети для классификации раковых клеток из статьи.

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.

Архитектура сверточной нейронной сети для классификации раковых клеток из статьи.

Такая сверточная сеть лучше справляется с задачей классификации клеток по сравнению с экспертом-человеком, особенно на изображениях с недостаточно хорошим качеством.

См. также

1. Компьютерное зрение
2. Задача нахождения объектов на изображении