人工智能显微镜解决方案

基于人工智能的显微图像分析利用人工智能（包括机器学习和深度学习）来增强对显微图像的分析能力。这包括训练算法以识别图像模式和结构，提高样品检测、图像分割、降噪、对象分类和三维重构等任务的精度和效率。这项技术可加速并自动化显微图像分析，提高科学研究和诊断的效率。

在显微镜技术中，深度学习是指通过从专家标注的数据集中学习图像的模式和结构来训练人工神经网络以实现独立分析显微图像。通过这项训练，神经网络能以更高的精度和效率执行图像分割、对象检测和分类等任务。如果要更深入地了解机器学习和深度学习之间的区别，请查阅我们的人工智能电子书。

人工智能与显微镜的结合，可确保高效率且可重复性地采集和分析多维图像数据，而这正是科学发现的基本条件。这些技术能够自动化常规手动任务，为研究人员节省了宝贵的时间，让他们能够设计更多的实验，并以更高的效率进行创新。

a.无论是通过荧光显微镜观察亚细胞结构以寻求癌症新疗法、通过扫描电子显微镜分析微观结构以设计电池材料，还是通过X射线显微镜进行矿物研究以优化产烃率，人工智能都能够以更高的效率从小型和大型数据集中提取有价值的信息。这种多样性凸显了人工智能在众多显微镜领域中对加速科学发现的变革性影响。

传统的图像分析依赖于预定义规则（如简单的阈值法）来从图像中提取信息（例如：根据像素强度使用固定阈值来分割图像）。但是，当图像不符合理想条件时，这些基于规则的方法就可能不可靠，导致结果不具可重复性。相比之下，基于人工智能的分析不受特定规则的限制，因为人工智能系统能够从各种数据集中学习隐含的模式。这样，即使在成像条件改变时，也能保持高度适应性和稳健性，从而确保显微成像结果更加可靠、适应性更强。

人工智能正在解决越来越多的日常挑战，这一趋势也延伸到了显微技术领域，其工作流的每一个环节都将因此受益。随着生成式人工智能的不断发展，它逐渐成为一种有价值的辅助工具，我们预计会看到更多由自然语言驱动的与显微镜系统进行交互的情况。想象一下，用户装载了一块载有大量实验样品的多孔板，只需简单地提一下要求：“请以10倍放大倍数采集这些样品的图像，并总结所有孔的结果。”这一愿景实现了从样品到结果的无缝过渡，消除了手动设置、数据传输、预处理、分割和分类的需要。人工智能显微镜未来将提高生产效率，即使是在处理涉及数万次迭代的大规模实验时也不例外。

对于精通编写Python代码的人来说，在显微技术中实施基于人工智能的解决方案时需使用开源代码库。但是，这需要具备处理大型数据集的专业知识，也需要深入理解如何管理图像块并将其还原为原始大小。幸运的是，蔡司提供了一系列人工智能工具，通过方便易用的无代码界面，让每个人都能使用。在ZEN和arivis软件生态系统中，用户可以利用人工智能工具进行降噪、分割、分类等操作。例如：arivis Cloud平台提供了训练自定义图像分割人工智能模型的基础架构，可在云端或本地的arivis Pro或ZEN软件包中使用，确保跨平台结果的一致性。

无论是ZEN、ZEN Blue、arivis Pro、arivis Hub还是arivis Cloud，所有蔡司软件都包含了用于图像分析的人工智能工具。这就确保了用户可尽享高级功能的优势，使每个软件包都成为提高生产力的强大工具。

深度学习（DL）是机器学习（ML）的子集，人们提到机器学习时，通常指的是传统的机器学习，即应用预定义的数字滤波器训练数据。这种传统的方法涉及到特征工程，其中有专人组合这些过滤器，通常使用有限数量的特征，一般最多为几十个，但这种限制可能使这些算法难以捕获某些图像中的复杂特征。相比之下，深度学习是一种特征学习技术，它通过大量的训练数据学习，优化数百万个参数，使其在面对变化的图像条件时更具稳健性。从本质上说，关键区别在于机器学习具有少量工程化特征，而深度学习具有大量学习特征。