Epidermal cell (KI(krt8:EGFP),原圖(左側(cè),Leica SP8拍攝)及Aivia 軟件自動分割后的細(xì)胞輪廓(右側(cè))), 中國科學(xué)院水生生物研究所,孫永華實驗室
簡介
在過往的線上培訓(xùn)會中,我們與大家分享了圖像的展示,視頻錄制輸出,計數(shù)及形態(tài)測量,共定位,以及Aivia AI 工具中的機(jī)器學(xué)習(xí)部分。
這一期的線上培訓(xùn)會,我們有幸邀請到了上海科技大學(xué)生命學(xué)院分子影像平臺主任李曉明老師。李老師在日常工作中接觸了大量的數(shù)據(jù)分析工具,并熟知這些工具的用法。在這次培訓(xùn)會中,李老師將為大家全面地介紹圖像分析工具及其發(fā)展,帶領(lǐng)大家梳理數(shù)據(jù)處理的各種思路。隨后,我們的應(yīng)用專家鄧廣杰先生將在 Aivia 軟件中演示如何創(chuàng)建和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行生物圖像分析。
小常識
機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning) 包括了統(tǒng)計模型和算法, 允許計算機(jī)執(zhí)行特定的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。分析任務(wù)包括分類、排序等等, 能夠在有或沒有人工注釋的數(shù)據(jù)集上執(zhí)行。深度學(xué)習(xí)(Deep learning) 是指一系列基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)能夠自動處理重復(fù)性任務(wù), 并通過對復(fù)雜數(shù)據(jù)整合產(chǎn)生可靠的預(yù)測, 在過去十年中徹底改變了生物學(xué)和醫(yī)學(xué)。由于制樣方法、成像方式和采集參數(shù)不一, 生物圖像間存在非常大的差異。深度學(xué)習(xí)是一種特別適合用于處理顯微鏡數(shù)據(jù)的算法。
在Aivia 中,深度學(xué)習(xí)模型包括三種應(yīng)用:圖像恢復(fù)、分割和預(yù)測。
圖像恢復(fù)
因為需要平衡信噪比, 分辨率和光毒性, 所以長時間活細(xì)胞成像非常具有挑戰(zhàn)性。通過深度學(xué)習(xí)圖像恢復(fù), 我們可以恢復(fù)在弱光下拍攝的圖像的分辨率和信噪比。
圖像分割
在Aivia中,我們開發(fā)了數(shù)種基于不同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(DenseNet、UNet、3D-Unet)的預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型來處理電子顯微鏡圖像分割。
圖像預(yù)測
圖像預(yù)測采用一對圖像,例如細(xì)胞相差圖像和相應(yīng)的帶熒光標(biāo)記的細(xì)胞核圖像進(jìn)行訓(xùn)練, 并創(chuàng)建一個模型來預(yù)測帶熒光標(biāo)記的細(xì)胞核在其他相差圖像上相應(yīng)的位置。
徠卡Aivia線上直播活動系列之五,將帶你了解深度學(xué)習(xí)在圖像分析中的應(yīng)用。
直播時間
2022年6月21日 14:30-15:30
報名方式
長按識別二維碼
預(yù)約報名
講師介紹
李曉明
高級工程師
2013年于中國科學(xué)院上海應(yīng)用物理研究所取得博士學(xué)位,2013年-2015年于上海應(yīng)用物理所進(jìn)行博士后研究,博士和博后期間的研究內(nèi)容主要為同步輻射技術(shù)和光學(xué)顯微鏡技術(shù)(Confocal、TIRF、STED等)在細(xì)胞成像中的應(yīng)用。現(xiàn)任上?萍即髮W(xué)生命學(xué)院分子影像平臺主任,負(fù)責(zé)學(xué)院影像平臺的組建與管理。李老師熟悉單光子激光共聚焦顯微鏡、雙光子顯微鏡、轉(zhuǎn)盤共聚焦顯微鏡以及各種超高分辨率顯微鏡等多種光學(xué)成像手段,熟練掌握多種圖像分析軟件,并開設(shè)了研究生課程《生物醫(yī)學(xué)圖像處理基礎(chǔ)》。
鄧廣杰
徠卡顯微系統(tǒng)
生命科學(xué)應(yīng)用專家
鄧廣杰,徠卡的應(yīng)用專家,2003年于香港科技大學(xué)取得生物化學(xué)學(xué)士學(xué)位, 并在2005年取得生物技術(shù)理學(xué)碩士學(xué)位,2010年加入徠卡, 負(fù)責(zé)寬場、共聚焦和超高分辨系統(tǒng)的應(yīng)用支持, 在各種應(yīng)用領(lǐng)域積累了豐富經(jīng)驗。
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