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為什么在顯微圖像分析中運用機器學習技術

閱讀:46發布時間:2022-3-29

為什么在顯微圖像分析中運用機器學習技術

在顯微成像中,一幅圖像抵得上千言萬語,但前提是我們能夠從中提取有意義的數據。手動分析顯微圖像可能是一個漫長而枯燥的過程,而且容易出現人為誤差和偏差。

使用機器學習算法進行自動圖像分析時,會通過專用軟件從數碼顯微鏡圖像中提取特定數據。機器學習算法可以經過訓練來識別圖像中的特定對象、模式和形狀,收集定量信息,從而優化并加快圖像分析。 
 
運用人工智能(AI)技術分析顯微圖像具有許多重要優勢:
 
1.節省大量時間
使用機器學習算法,研究人員可以快速分析大量的圖像集,從中提取有意義的信息,所需時間只是手動圖像分析所需時間的一小部分。
 
2.簡化工作流程
自動圖像分析可簡化工作流程,因為您只需提供要分析對象的示例,而不必提供用來定義這些對象的具體參數(如強度閾值、尺寸范圍等)。
 
3.提供可靠的無偏性結果
手動圖像分析容易出現人為誤差,而人工智能輔助分析則可確保提供高精確度的無偏性結果。

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