Przełomowe technologie w mikroskopii: m-rBCR rewolucjonizuje jakość i szybkość obrazowania
WarsawNaukowcy z CASUS oraz Centrum Maxa Delbrücka opracowali nowy model obliczeniowy o nazwie m-rBCR, który ma na celu ulepszenie obrazów mikroskopowych. Ten model działa szybciej i zapewnia lepszą jakość obrazów niż starsze metody. Został zaprezentowany na Europejskiej Konferencji Wizji Komputerowej (ECCV) i wykazuje potencjał do postępu w dziedzinie mikroskopii.
Mikroskopia jest kluczowa dla szczegółowego badania biologii, lecz układy optyczne mogą niekiedy powodować rozmycie obrazów. Metody dekonwolucji pomagają to naprawić, ale poszczególne techniki bywają trudne do zastosowania, ponieważ funkcje rozmycia punktowego (PSF) nie zawsze są dokładne. Model m-rBCR wykorzystuje uczenie maszynowe w nietypowy sposób, koncentrując się głównie na domenie częstotliwości, co lepiej pasuje do jednokolorowej natury obrazów mikroskopowych. Ta metoda wymaga mniej danych treningowych i mniejszej mocy obliczeniowej, co czyni ją łatwiejszą i bardziej efektywną.
Kluczowe zalety modelu m-rBCR to:
- Lepsza klarowność i rozdzielczość obrazów mikroskopowych.
- Mniejsze zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe.
- Mniejsza liczba parametrów w porównaniu do tradycyjnych modeli głębokiego uczenia.
- Szybszy czas przetwarzania.
Model m-rBCR opiera się na konstrukcji sieci neuronowej, która czerpie zasady z fizyki. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod przetwarzania danych przestrzennych, inspiruje się technikami kompresji sygnałów rozwiniętymi w latach 90., w szczególności transformacją BCR. Dzięki temu podejściu możliwa jest efektywna dekonwolucja z użyciem niewielu parametrów. Model osiąga doskonałe wyniki zarówno na danych symulowanych, jak i rzeczywistych z mikroskopii, przewyższając tradycyjne oraz nowoczesne metody oparte na głębokim uczeniu.
Modele uczenia maszynowego stają się coraz większe i bardziej skomplikowane, co często wymaga znacznych zasobów. Jednak model m-rBCR wyróżnia się spośród nich. Jest niewielki i zaprojektowany specjalnie do mikroskopii, co czyni go wartościowym narzędziem dla laboratoriów badawczych, które mogą nie dysponować środkami na wsparcie większych modeli. Udowadnia, że można osiągnąć zaawansowane wyniki w przetwarzaniu obrazów bez potrzeby korzystania z ogromnych i skomplikowanych modeli.
Grupa Yakimovich robi postępy w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do przetwarzania obrazów dzięki swojemu Warunkowemu Modelowi Dyfuzyjnemu, który przynosi znakomite wyniki. Wymaga jednak dużej ilości danych i mocy obliczeniowej. Z kolei m-rBCR jest bardziej elastyczny dla nowoczesnych laboratoriów, co ułatwia zaawansowane przetwarzanie obrazów dla większej liczby badaczy.
Udostępnij ten artykuł