Soluciones de microscopía con IA

El análisis de imágenes basado en IA en microscopía utiliza la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, para mejorar el análisis de las imágenes microscópicas. Implica entrenar algoritmos para que reconozcan patrones y estructuras, lo que mejora la precisión y la eficacia de tareas, como la detección de muestras, la segmentación de imágenes, la reducción de ruido, la clasificación de objetos y la reconstrucción en 3D. Esta tecnología acelera y automatiza el análisis de imágenes en microscopía para lograr una mayor eficacia en la investigación científica y el diagnóstico.

En microscopía, el aprendizaje profundo consiste en enseñar a redes neuronales artificiales a analizar de forma autónoma imágenes de microscopía mediante el aprendizaje de patrones y estructuras a partir de conjuntos de datos anotados por expertos. Esta formación permite a las redes realizar tareas, como la segmentación de imágenes, la detección de objetos y la clasificación con mayor precisión y eficacia. Para comprender mejor las diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo, puede consultar nuestro libro electrónico sobre IA.

La integración de la IA en la microscopía garantiza la adquisición y el análisis de datos de imágenes multidimensionales a un alto rendimiento y de forma reproducible, algo fundamental para la investigación científica. Estas tecnologías automatizan las tareas manuales rutinarias, lo que permite a los investigadores disponer de un valioso tiempo para diseñar más experimentos e innovar a un ritmo acelerado.

a. La IA proporciona datos a partir de conjuntos de datos pequeños y grandes a un mayor rendimiento, ya sea para encontrar nuevos tratamientos contra el cáncer mediante la observación subcelular en un microscopio de fluorescencia, para diseñar materiales de baterías mediante el análisis de microestructuras con SEM o para optimizar el rendimiento de los hidrocarburos mediante el estudio de la mineralogía con un microscopio de rayos X. Esta versatilidad pone de manifiesto el impacto transformador de la IA en la aceleración de los descubrimientos científicos en numerosos ámbitos de la microscopía.

El análisis de imágenes tradicional se basa en reglas predefinidas, como la simple umbralización, para extraer información de las imágenes. Por ejemplo, se utiliza un umbral definido para segmentar las imágenes según la intensidad de los píxeles. Sin embargo, estos enfoques basados en reglas pueden resultar poco fiables cuando las imágenes se desvían de las condiciones ideales, y esto conduce a resultados irreproducibles. En cambio, el análisis basado en IA va más allá de reglas específicas, ya que los sistemas de IA aprenden patrones ocultos a partir de diferentes conjuntos de datos. Esto les permite generalizar y mantener una solidez, incluso cuando cambian las condiciones de captura de imágenes, lo que garantiza unos resultados más fiables y adaptables en microscopía.

La IA se enfrenta progresivamente a los retos cotidianos, y esta tendencia se extiende a la microscopía, donde todos los aspectos del flujo de trabajo se pueden beneficiar de ella. A medida que la IA generativa siga evolucionando, actuando como un asistente de gran valor, prevemos más interacciones basadas en el lenguaje natural con los sistemas de microscopía. Imagine a un usuario cargando una placa multipocillo con numerosos experimentos y pidiendo simplemente: «Capturar imágenes de estas muestras a 10X y resumir los datos de todos los pocillos». Esta visión prevé una transición fluida de la muestra al conocimiento, que eliminará la necesidad de la configuración manual, la transferencia de datos, el preprocesamiento, la segmentación y la clasificación. El futuro de la microscopía con IA promete una mayor productividad, incluso en la gestión de enormes experimentos que implican decenas de miles de iteraciones.

Para aquellos que dominen la codificación en Python, la implementación de soluciones basadas en IA en microscopía implica utilizar bibliotecas de código abierto. Sin embargo, esto requiere experiencia en el manejo de grandes conjuntos de datos y un profundo conocimiento de la gestión de las regiones de la imagen y su reconstrucción a su tamaño original. Por suerte, ZEISS ofrece una serie de herramientas de IA a través de una interfaz fácil de usar, sin código y accesible para todo el mundo. En los ecosistemas de software ZEN y arivis, los usuarios pueden aprovechar las herramientas de reducción de ruido, segmentación, clasificación y muchas más que utilizan IA. Por ejemplo, la plataforma arivis Cloud proporciona una infraestructura para entrenar modelos de IA personalizados a segmentar imágenes, que pueden utilizarse en la nube o localmente en los paquetes de software arivis Pro o ZEN, lo cual garantiza resultados coherentes en todas las plataformas.

Todos los software de ZEISS, ya sea ZEN, ZEN Blue, arivis Pro, arivis Hub o arivis Cloud, incorporan herramientas de IA para el análisis de imágenes. Esto garantiza que los usuarios se puedan beneficiar de funcionalidades avanzadas, y convierte cada paquete de software en una potente herramienta para mejorar la productividad.

El aprendizaje profundo (AP) es un subconjunto del aprendizaje automático (AA), pero cuando la gente habla de aprendizaje automático, suele referirse al AA convencional, en el que se aplican filtros digitales predefinidos a los datos de entrenamiento. Este enfoque convencional implica recurrir a la ingeniería de características, en la que alguien ensambla estos filtros, y a menudo trabaja con un número limitado de características, normalmente hasta unas pocas decenas. Esta limitación puede poner trabas a estos algoritmos a la hora de captar la complejidad presente en algunas imágenes. Por el contrario, el aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje de características que optimiza millones de parámetros aprendiendo a partir de una gran cantidad de datos de entrenamiento, lo que la hace más sólida frente a las condiciones cambiantes de las imágenes. Básicamente, la diferencia clave radica en las pocas características aprendidas del AA frente a la gran cantidad de características aprendidas en el AP.