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.
Telegram 
Дзен 
VK Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
В зоопарках звери доживают до старости и выбывают из программ глобального сохранения видов, потому что не могут размножаться. Это ставит под угрозу усилия по поддержанию популяций редких видов.
Ученый из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде и ИППИ РАН Иван Ремизов совершил концептуальный прорыв в теории дифференциальных уравнений. Ему удалось вывести универсальную формулу для решения задач, которые более 190 лет считались нерешаемыми аналитическим путем. Полученный результат радикально меняет картину мира в одной из старейших областей математики, важной для фундаментальной физики и экономики.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
В зоопарках звери доживают до старости и выбывают из программ глобального сохранения видов, потому что не могут размножаться. Это ставит под угрозу усилия по поддержанию популяций редких видов.
Вопреки множеству оценок из СМИ, самый крупный остров мира небогат полезными ископаемыми, но и никак не «бесполезный кусок льда». Открытия датских ученых последних лет показывают, что ценность этого куска суши намного выше, чем можно было подумать еще в 2010-х. Так зачем на самом деле он нужен Трампу и может ли его отъем разрушить НАТО, как на это надеются некоторые в России?
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно