Un nouvel outil d’IA peut révolutionner la microscopie


Un nouvel outil d'IA peut révolutionner la microscopie

L’image montre comment un neuronal est utilisé pour extraire des informations intéressantes d’une image microscopique. Crédit photo: Aykut Argun

Un outil d’IA développé à l’Université de Göteborg offre de nouvelles possibilités pour l’analyse d’images enregistrées avec des microscopes. Une étude montre que l’outil, déjà reconnu internationalement, peut changer fondamentalement la microscopie et ouvrir la voie à de nouvelles découvertes et domaines d’application dans la recherche et l’industrie.

L’étude se concentre sur l’apprentissage en profondeur, un type d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique avec lequel nous interagissons tous quotidiennement, souvent sans y penser. Par exemple, lorsqu’une nouvelle est affichée dans Spotify qui est similaire aux pistes précédemment entendues, ou lorsque la caméra de notre téléphone portable trouve automatiquement les meilleurs paramètres et corrige les couleurs d’une photo.

«L’apprentissage en profondeur a pris d’assaut le monde et a eu un impact majeur sur de nombreuses industries, secteurs et sciences. Nous avons maintenant développé un outil qui peut exploiter l’incroyable potentiel de l’apprentissage en profondeur, en mettant l’accent sur les images microscopiques.» Déclare Benjamin Benjamin Midtvedt, doctorant en physique et auteur principal de l’étude.

L’apprentissage profond peut être décrit comme un modèle mathématique utilisé pour résoudre des problèmes difficiles à résoudre à l’aide de méthodes algorithmiques traditionnelles. En microscopie, le grand défi est d’obtenir autant d’informations que possible à partir des images riches en . Ici, le deep learning s’est avéré très efficace.

L’outil que Midtvedt et ses collègues de recherche ont développé est pour les réseaux de neurones d’apprendre à obtenir les informations exactes qu’un chercheur veut d’une image en regardant à travers un grand nombre d’images appelées données d’entraînement. L’outil simplifie la création de données d’entraînement par rapport à la création manuelle, de sorte que des dizaines de milliers d’images peuvent être créées en une heure au lieu d’une centaine en un mois.

« De cette façon, plus de détails peuvent être extraits rapidement des images microscopiques sans avoir besoin d’une analyse compliquée avec des méthodes conventionnelles. De plus, les résultats sont reproductibles et des informations spécifiques spécifiques au client peuvent être appelées dans un but précis. »

Par exemple, l’outil permet à l’utilisateur de définir la taille et les propriétés du matériau des très petites particules, et de compter et de classer facilement les cellules. Les chercheurs ont déjà montré que l’outil peut être utilisé par les industries qui ont besoin de nettoyer leurs émissions, car elles peuvent voir en temps réel que toutes les particules indésirables ont été filtrées.

Les chercheurs sont convaincus qu’à l’avenir, l’outil pourra être utilisé pour suivre les infections dans une et cartographier les mécanismes de défense cellulaire, ce qui ouvrirait d’énormes opportunités pour de nouveaux médicaments et traitements.

« Nous avons déjà constaté un grand intérêt international pour l’outil. Indépendamment des défis microscopiques, les chercheurs peuvent désormais plus facilement effectuer des analyses, faire de nouvelles découvertes, mettre en œuvre des idées et innover dans leurs domaines. »


L’algorithme intelligent nettoie les images en recherchant des indices enfouis dans le bruit


Plus d’information:
Benjamin Midtvedt et coll. Caractérisation rapide et précise des nanoparticules par holographie hors axe renforcée par un apprentissage en profondeur, ACS Nano (2021). DOI: 10.1021 / acsnano.0c06902

Fourni par l’Université de Göteborg

Citation: Un nouvel outil d’IA peut la microscopie (2021, 4 mars), consulté le 5 mars 2021 sur https://phys.org/news/2021-03-ai-tool-revolutionize-microscopy.html

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