Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Создан новый алгоритм для обработки биологических изображений
Ученые представили новый способ обработки биологических изображений. Разработанный в Сколтехе алгоритм позволяет точно вычленять отдельные биологические объекты из сложных фотографий. Метод может найти применение в научных исследованиях и медицинской практике.
Результаты исследования опубликованы в открытом доступе и будут представлены в виде устного доклада на престижной конференции по компьютерному зрению СVPR 2020. В биологии большое количество информации получают в виде изображений. Автоматический анализ биологических изображений – сложная задача.
Часто приходится ориентироваться во множестве слоев и разнообразных объектов одновременно, особенно если речь идет о данных микроскопии, где объекты накладываются друг на друга, а качество и четкость изображений могут быть очень низкими. Машинное обучение помогает обучить компьютер обрабатывать биологические изображения, чем значительно ускоряет анализ данных и добавляет точности и объективности.
В лаборатории компьютерного зрения Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами CDISE был предложен метод для вычленения биологических объектов (отдельных клеток, организмов, частей растений) из сложных изображений. Первым автором исследования выступил научный сотрудник Виктор Куликов, работавший под руководством профессора Сколтеха Виктора Лемпицкого.
В основе нового метода лежит идея сведения сложной задачи разделения объектов к более простой задаче регрессии. Это достигается введением дополнительных «гармонических» сигналов во входные слои нейронной сети и автоматической подстройкой параметров этих сигналов под характерный размер и расположение разделяемых объектов.
Ученые использовали четыре разных типа изображений: фотографии растений, фотографии, содержащие большое количество червей С. Elegants, микроскопические снимки бактерий E. Coli и культуры раковых клеток HeLa. Алгоритм обучения нейронных сетей, состоящий из двух этапов, отлично справился с поставленной задачей.
После обучения под соответствующий тип изображений, нейронные сети успешнее, чем ранее представленные методы, выделяли листья растений, червей, раковые клетки и отдельные бактерии. Новый метод может найти применение в научных исследованиях и медицинской практике.
«Основным преимуществом нового метода является способность обучаться даже на маленьких выборках. Мы надеемся, что предложенный нами алгоритм найдет применение не только в биологических исследованиях, но и в других отраслях, в которых сложно получать большие выборки размеченных обучающих изображений», – рассказывает Виктор Лемпицкий.
Даже при разработке точнейших научных инструментов случаются разные технические сюрпризы — и хорошо, если приятные. К счастью, именно так вышло на этот раз. Ученые получили очередную порцию данных с космического аппарата Parker Solar Probe и здорово удивились. На сделанном в оптическом диапазоне снимке ночной стороны Венеры видны детали поверхности, обычно скрытые плотными облаками. Теперь предстоит решить загадку: либо камера оказалась чувствительна к инфракрасному диапазону излучения, либо случайно обнаружилось «окно» для наблюдений через атмосферу этой планеты.
Математическое моделирование позволило подсчитать, что большинство случаев тяжелого течения коронавирусного заболевания и госпитализаций по этой причине в США оказались связаны с одним из четырех кардиометаболических нарушений, а главным образом — с ожирением.
Ученые создали компьютерную сеть, которая имитирует человеческий мозг. Благодаря ей удалось выяснить, как человек обрабатывает движущиеся изображения, и понять, как появляются оптические иллюзии.
В Техасе замерзли газовые скважины и от холода встал блок АЭС: новые подробности рекордного блэкаута
Кого и что только ни успели уже обвинить в технологической катастрофе, которая произошла на этой неделе в США. Но эмоции плавно оседают, и начинают появляться первые результаты разбирательства. А они порой вызывают искреннее недоумение, честно говоря.
Звук — шум от передвижения марсохода — записан одним из его микрофонов.
Новое видео демонстрирует использование новейшего российского разведывательно-ударного БПЛА «Орион» на территории Сирии. Ранее этот комплекс приняли на вооружение.
Интересным наблюдением поделились сотрудники Чернобыльского радиационно-экологического биосферного заповедника. Они уже более трех лет следят за жизнью стада одичавших коров, поведение которого сильно отличается от того, что можно наблюдать у домашних сельскохозяйственных животных.
В Техасе замерзли газовые скважины и от холода встал блок АЭС: новые подробности рекордного блэкаута
Кого и что только ни успели уже обвинить в технологической катастрофе, которая произошла на этой неделе в США. Но эмоции плавно оседают, и начинают появляться первые результаты разбирательства. А они порой вызывают искреннее недоумение, честно говоря.
В научном журнале The Lancet появились итоги клинических испытаний «Спутника-V», и на первый взгляд эта публикация — триумф. Российская вакцина показала эффективность выше, чем у Pfizer и Moderna. Увы, на этом хорошие новости закончились. Плохих две.
Комментарии