【点播课程】通过光学属性了解细胞结构
在人工智能显微术专 题研讨会上Shalin Mehta博士关于机器学习和深度学习技术的演示视频
使用QLIPP对成年小鼠大脑组织进行解剖和轴突定位分析
在过去3年中，显微学家开始在广泛的应用中使用人工智能解决方案，包括图像采集优化（智能显微镜）、目标分类、图像分类、分割、还原、超分辨率和虚拟染色。
第六届人工智能显微术研讨会中的一项专项论坛展示和讨论了显微术和生物医学成像领域的Z 新人工智能技术和工具。在此之外，它还重 点介绍了基于机器学习或深度学习技术的科学突破。
演讲人：Shalin Mehta博士
Shalin拥有新加坡国立大学的光学博士学位。获得博士学位后，他曾在芝加哥大学担任高级科学家，也曾担任位于伍兹霍尔的海洋生物实验室“人类前沿科学计划”的研究员。Shalin现在是陈扎克伯格生物中心的计算显微镜领域的平台负责人。
在陈扎克伯格生物中心，他的团队开发成像和计算技术，从而以更高的精 准度和效率研究生物系统的物理属性。该技术可用于从细胞器到组织的多个尺度，并集成了很多领域的研究，包括光学、机器学习和反演算法。
了解有关他工作的更多信息：?
https://www.czbiohub.org/comp-micro/
学习要点
具有相位和极化的定量无标记成像可在为细胞营造温和环境的同时，通过物理属性区分细胞结构。
基于2.5D UNet的深度学习模型和定量无标记成像在计算中更加高效，在虚拟染色应用中几乎与3D UNets一样精 准。
可以使用深度学习框架DynaMorph从定量无标记图像中获取细胞形态状态和转换信息
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”
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