Компьютерное зрение в микроскопии — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 3: Строка 3:
 
= Задачи компьютерного зрения в микроскопии =
 
= Задачи компьютерного зрения в микроскопии =
 
== Классификация клеток ==
 
== 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.  
+
Классификация клеток является базовой задачей биомедицины. Многообразие признаков, по которым можно делить клетки, велико, но для некоторых уже существуют готовые архитектуры сверточных нейросетей.  
=== Определение фазы клетки в клеточном цикле ===
+
=== Определение фазы клеточного цикла ===
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.  
+
Для определения фазы клеточного цикла, в которой находится клетка, используется сверточная нейросеть, которая 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 клеток из [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0213626/ статьи.]]]
+
[[Файл:Cell cycle classification.webp|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.]]]
 
Особенностью работы алгоритма является то, что для работы нейросети необходимо разметить только небольшую часть данных, на основании чего она далее учится размечать самостоятельно.
 
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 ===
 
=== Идентификация раковых клеток ===

Версия 16:22, 4 января 2021

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 сверточных нейросетей.

Определение фазы клеточного цикла

Для определения фазы клеточного цикла, в которой находится клетка, используется сверточная нейросеть, которая дает на выходе классификацию каждой клетки, а также визуализирует процесс клеточного цикла.

Ошибка создания миниатюры: convert: delegate failed `'dwebp' -pam '%i' -o '%o'' @ error/delegate.c/InvokeDelegate/1949. convert: unable to open file `/tmp/magick-27485yJZ33lZniIDx': No such file or directory @ error/constitute.c/ReadImage/544. convert: no images defined `/tmp/transform_1d37ce140d0d.png' @ error/convert.c/ConvertImageCommand/3258. Error code: 1
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.



Отслеживание объектов и процессов

Сегментация изображений

Улучшение качества

См. также

  1. Компьютерное зрение
  2. Задача нахождения объектов на изображении

Примечания

Источники информации