在制药和生物技术领域利用人工智能进行显微镜图像分析

人工智能(AI)使计算机能够模仿人类智慧。AI可在没有明确编程的情况下学习识别图像中的物体，这与我们人类的学习方式相似。

机器学习(ML)是人工智能的一种形式，可让机器通过从数据中提取特征模式进行学习。机器学习不仅能够评估像素强度等特征，还可以考虑纹理信息等因素，从而在包含高度可变图像的数据集中为我们提供更可靠的结果。

深度学习(DL)是机器学习的一种特殊形式，通过解读数百万个参数的庞大数据来进行学习。尽管深度学习需要更多的数据来训练算法，但其能够模拟多层网络神经元处理数据的方式，从而成功处理极其复杂和难以分割的数据集。

我们使用包含相关特征（如细胞核）的代表性图像子集训练人工智能。与传统的图像分析方法不同，人工智能并非通过定义一系列处理步骤来实现预期分割结果，而是在训练中强化期待的结果，并自动优化算法以实现这一分割结果。由人工智能驱动的分析流程即使应用于极具挑战性的成像场景，诸如低衬度图像（如无标记）和高密度对象图像（如融合细胞培养或组织），也能为您呈现出色结果。此外，人工智能流程可轻松实现自动化，并应用于大型数据集，以提取有关生物现象的可靠、具有统计学意义的洞见。