НОВОСТИ НАУКИ:Нейросеть обучили точно обрабатывать биологические изображения
Информационный научно-популярный портал
НАУКА в РФ и за рубежом

глазами блогера (новая версия с 31.03.2020, заполняется по настроению, просмотров 773510)

к архиву новостей с 01.09.2018 по 23.02.2019
на главную

РФ

Институты и конференции

Международные с РФ

Зарубежные
ВСЕ НОВОСТИ

  Последние добавления
Все новости
(последние 10 )


2021-10-13
Источники рекордной интенсивности ИК-излучения из иттербия
Подробнее

2021-10-13
Лечение лейкемии с помощью генетических и клеточных технологий
Подробнее

2021-10-13
Редкое поселение бронзового века в Нижегородской области
Подробнее

2021-10-13
Ученые объяснили явление «псевдощелевой фазы»
Подробнее

2021-04-05
Разработан уникальный пятикубитовый квантовый компьютер в России.
Подробнее

2021-04-05
Описаны субатомные взаимодействия внутри нейтронных звезд.
Подробнее

2021-04-05
Потепление Байкала «помогает» рачкам-вселенцам вытеснять аборигенов
Подробнее

2021-04-05
Ученые разработали квантовый алгоритм для рекордно точного измерения магнитных полей
Подробнее

2021-04-05
Изменение климата может увеличить популяцию короеда-типографа
Подробнее

2021-04-05
В Рязани протестировали систему обработки снимков спутника «Арктика-М»
Подробнее

 

 

 

новость в темах: • МИКРОМИР • Микробиология • ЭВОЛЮЦИЯ • Искусственный интеллект • Российские

2020-04-22 (№ 17)
Нейросеть обучили точно обрабатывать биологические изображения

Локализация происходящего и источник в СМИ:


Исследователи из Сколковского института науки и технологий представили новый алгоритм, обрабатывающий биологические изображения. Он позволяет точно выделять отдельные биологические объекты из сложных фотографий. Результаты исследования доступны на сайте препринтов arXiv.org и будут представлены в виде устного доклада на конференции по компьютерному зрению СVPR 2020.

Для проведения многих биологических исследований требуется анализ полученных изображений, например при использовании микроскопии. Автоматизировать этот процесс довольно сложно. Для этого приходится обрабатывать множество слоев и разнообразных объектов одновременно, особенно если речь идет о микроскопических изображениях, в которых объекты накладываются друг на друга, а качество и четкость картинки могут быть очень низкими. Ускорить такой анализ можно с помощью компьютера, который способен благодаря машинному обучению быстро обрабатывать большое количество картинок и вычленять из них отдельные объекты.

Исследователи из Сколтеха в своей работе представили новый метод для вычленения биологических объектов, таких как клетки, из сложных изображений. В его основу ученые положили идею упрощения сложной задачи разделения объектов до более простой регрессии. Этого авторам удалось достичь с помощью введения дополнительных «гармонических» сигналов в нейронную сеть и автоматической подстройки параметров этих сигналов под характерный размер и расположение разделяемых объектов.

Для анализа исследователи использовали четыре разных типа изображений: снимки растений, изображения с большим количеством червей С. Elegans, микроскопические снимки бактерий E. Coli и культур раковых клеток HeLa. Новый метод машинного обучения состоял из двух этапов, использование которых позволило улучшить обработку изображений. В ходе работы ученые обучали нейросеть отдельным массивом данных под каждый тип снимков. Это позволило анализировать изображения биологических объектов намного точнее ранее представленных методов. Благодаря алгоритму исследователи смогли выделить листья растений, червей, раковые клетки и отдельные бактерии. Новый метод может найти свое применения в научных исследованиях и медицинской практике.

«Главное преимущество нашего подхода — это способность обучаться даже на маленьких выборках. Мы надеемся, что этот метод машинного обучения найдет применение не только в биологических исследованиях, но и в других отраслях, в которых сложно получать большие выборки размеченных обучающих изображений», — рассказывает один из исследователей, профессор Сколтеха Виктор Лемпицкий



ТВОЙ НОВЫЙ ГОРОД

Источник - «Индикатор», проект Рамблера

 

 

   

 

Сайты партнеры

 

Мир реки времени


От истории
к современности



mir.k156.ru

Фантастика
детектив

shar.k156.ru

 

Неоднозначное
мироздание

 

История Костромы

 

costroma.k156.ru

 

 

 

 

СВЕЖИЕ НОВОСТИ ИЗ ВСЕХ ТЕМ (последние 20):

 
 

 

 



куратор и автор скрипта Шаройко Лилия Витальевна, все тексты принадлежат их авторам, на каждый приведены ссылки


Основные проекты портала k156.ru и дружественные ресурсы

ЗАКУЛИСЬЕ - новости всех доменов
Астрофизика, история России и мира Археологические культуры, стоянки, находки История Костромы, России и мира. Книги издательства Инфопресс  - лингвистика народов России, квантовая физика, архитектура, нумизматика Новости науки РФ глазами блогера Фантастический детектив на базе астрофизики и нейрофизиологии Философия, Концепция реальности, лекции ученых с навигаторами Форум палеонтологов, обсуждение эволюции от начала вселенной до искуственного интеллекта

forum.k156.ru

mir.k156.ru

arh.k156.ru

costroma.k156.ru

k156.ru/index2.php

shar.k156.ru

https://paleoforum.ru



На главную сайта k156.ru (каталог с описанием всех доменов)