Banbrekende AI-methode EMDiffuse verbetert elektronenmicroscopie voor complexe biologische systemen

AmsterdamWetenschappers aan de Universiteit van Hong Kong hebben een nieuwe AI-techniek genaamd EMDiffuse ontwikkeld om de beeldvorming door elektronenmicroscopen en volumetrische elektronenmicroscopen te verbeteren. Deze innovatieve methode maakt gebruik van geavanceerde algoritmes om het beeldvormingsproces te versnellen, kwalitatief betere beelden te produceren en grotere monsters te verwerken.

Belangrijke kenmerken van EMDiffuse zijn:

• Herstel van visueel hoogwaardige beelden met gedetailleerde ultra-structuren uit ruis of lage resolutie inputs
• Unieke benadering van het bemonsteren van oplossingen uit doelverdelingen
• Nauwkeurigheid in verbeterde structuur door middel van een conditie-gebaseerd diffusieproces
• Algemeen toepasbaar en overdraagbaar op verschillende datasets

EMDiffuse onderscheidt zich van andere deep learning-methoden doordat het gebruik maakt van laagwaardige beelden in het beeldherstelproces. Deze werkwijze bevordert de reconstructie van nauwkeurige en gedetailleerde beelden, waardoor de eindresultaten sterk lijken op originele, hoogwaardige afbeeldingen. Door wazigheid te vermijden, behoudt EMDiffuse cruciale details die essentieel zijn voor het bestuderen van kleine structuren binnen cellen.

EMDiffuse biedt twee methoden om de kwaliteit van 3D-beelden te verbeteren, vooral in de z-richting. Het kan gebruikmaken van 3D-gegevens met dezelfde hoge resolutie in alle richtingen om gedetailleerde beelden te verbeteren. Daarnaast kan het een techniek genaamd zelf-supervised learning toepassen om de dieptekwaliteit te verbeteren met bestaande 3D-gegevens, zonder dat er speciaal trainingsdata nodig zijn.

Lees ook:

Gisteren · 08:55

Nvidia imponeert, maar Aziatische beurs reageert aarzelend op concurrentie.

EMDiffuse helpt onderzoekers belangrijke onderdelen van cellen, zoals mitochondriën en het endoplasmatisch reticulum (ER), te bestuderen. De duidelijke 3D-beelden die het produceert, stellen wetenschappers in staat om details te zien zoals de structuren van mitochondriën en hoe mitochondriën en het ER met elkaar in wisselwerking staan, hetgeen moeilijk te zien is met minder gedetailleerde beelden.

EMDiffuse is niet alleen bruikbaar in de biologie. De AI-methoden die het toepast, kunnen ook een revolutie teweegbrengen in andere vakgebieden die gedetailleerde beelden nodig hebben, zoals de materiaalkunde en nanotechnologie.

EMDiffuse kan worden toegepast op vele verschillende datasets met minimale aanpassingen, wat het een veelzijdig hulpmiddel voor diverse onderzoeksgebieden maakt. Naarmate deze technologie verbetert, zal het helpen nieuwe details in biologische systemen te ontdekken die eerder moeilijk te onderzoeken waren. Deze vooruitgang in elektronenmicroscopie kan leiden tot belangrijke doorbraken in verschillende wetenschappelijke disciplines, door gedetailleerde beelden van de nanoschaalwereld te bieden.

De ontwikkeling van EMDiffuse is een belangrijke vooruitgang voor EM en vEM, wat nauwkeurigere en gedetailleerdere studies van complexe biologische systemen mogelijk maakt. Naarmate onderzoekers deze technologie verder verbeteren, zal ze waarschijnlijk in veel wetenschappelijke disciplines van nut zijn.