SEG2LINK : 인공 지능을 가진 3 차원 입체 바카라 게임 하기에서 세포 형태를 공동으로 분석하기위한 소프트웨어 개발
연구 결과 요약
Nagoya City University, Nagoya City University 대학원 과학 대학원 (현재 Riken Life Institute of Life and Functional Science의 기본 과학 연구 센터의 특별 연구 연구원)의 전 연구원 Wen Chiang Tao로 구성된 공동 연구 그룹, Kimura Kotaro의 Kimura Kazunobu 교수 ", Sewamoto Kazunobu 교수" "Sof 인공 지능 기술을 사용한 자동 바카라 게임 하기 처리와 수동 수동 수정 처리, 정확하고 대량으로, 정확하고 대량의 셀 영역에서 3 차원 3D 바카라 게임 하기의 셀 영역을 효율적으로 결합합니다. 이 연구의 결과는 최근 몇 년 동안 이용 가능해진 생물학적 조직의 매우 정확한 3 차원 바카라 게임 하기 빅 데이터의 분석에 기여할 것이며, 다양한 생물학적 조직의 구조와 기능을 이해하는 데 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 이 백서는 2023 년 5 월 22 일 영국 오전 10시에 국제 과학 저널 과학 보고서에 발표 될 예정입니다.
배경
삶의 현상을 이해하는 데있어 중요한 단서 중 하나는 우리 몸을 구성하는 "세포"의 미세한 구조를 이해하는 것입니다. 최근 몇 년 동안, 살아있는 유기체의 미세 구조를 관찰하기위한 전자 현미경 및 광학 현미경 기술의 빠른 발달로 인해, 다수의 고해상도 3 차원 3 차원 바카라 게임 하기*1이 획득되었습니다. 그러나 복잡한 모양을 가진 많은 세포는 일반적으로 이러한 입체 바카라 게임 하기에서 사진을 찍기 때문에 먼저 평면 바카라 게임 하기에서 각 세포 영역을 정확하게 결정한 다음 높이 방향으로 쌓아 각 셀의 3 차원 구조를 올바르게 이해할 수 있습니다. 쉽게 상상할 수 있듯이 이것은 쉬운 일이 아닙니다.
고급 전자 현미경으로 얻은 바카라 게임 하기에서도 구조가 더 미세할수록 셀 내부와 외부 사이의 경계를 알리는 것이 더 어려워서 "한 세포의 영역에서 어느 지점에서"결정하기가 어렵습니다. 단일 2 차원 평면 바카라 게임 하기에 많은 세포가 포함되어 있다면 어려울 수 있지만, 수백 ~ 수천 개의 평면 바카라 게임 하기를 높이 방향으로 처리 해야하는 경우 몇 달 또는 몇 년에 걸쳐 세포의 영역을 결정하는 엄청나게 상세한 작업을 수행해야합니다.
현대에 인공 지능 기술은 물론 회사가 더욱 활발해질 것입니다. 그러나 인공 지능 기술은 거의 항상 작은 실수를합니다. 이 "약간의 오류"는 세포 영역이 확인되면 문제가 될 수 있습니다. 이것은 세포 주변의 작은 부분이 인식되지 않고 세포가 이웃 세포에 연결되어 있기 때문입니다.
따라서 셀의 영역을 결정하려면 대부분의 인공 지능 기술이 처리 한 후에 연구원들은 오류를 수정해야합니다. 또한, 많은 양의 바카라 게임 하기 데이터를 처리하기 위해서는 "연구원에 의한 수정"은 가능한 한 효율적으로 수행되어야합니다. 그러나 "고급 인공 지능 기술"은 학술 논문이 될 가능성이 있지만 "연구자들의 효율적인 수정"은 위에서 언급 한 것과 같은 바카라 게임 하기 분석 소프트웨어를 사용하여 효율적인 개정을하기가 어렵습니다. (믿거 나 말거나, 최근에 발표 되었음에도 불구하고 실행 취소 기능이없는 소프트웨어가 있습니다.)
고급 전자 현미경으로 얻은 바카라 게임 하기에서도 구조가 더 미세할수록 셀 내부와 외부 사이의 경계를 알리는 것이 더 어려워서 "한 세포의 영역에서 어느 지점에서"결정하기가 어렵습니다. 단일 2 차원 평면 바카라 게임 하기에 많은 세포가 포함되어 있다면 어려울 수 있지만, 수백 ~ 수천 개의 평면 바카라 게임 하기를 높이 방향으로 처리 해야하는 경우 몇 달 또는 몇 년에 걸쳐 세포의 영역을 결정하는 엄청나게 상세한 작업을 수행해야합니다.
현대에 인공 지능 기술은 물론 회사가 더욱 활발해질 것입니다. 그러나 인공 지능 기술은 거의 항상 작은 실수를합니다. 이 "약간의 오류"는 세포 영역이 확인되면 문제가 될 수 있습니다. 이것은 세포 주변의 작은 부분이 인식되지 않고 세포가 이웃 세포에 연결되어 있기 때문입니다.
따라서 셀의 영역을 결정하려면 대부분의 인공 지능 기술이 처리 한 후에 연구원들은 오류를 수정해야합니다. 또한, 많은 양의 바카라 게임 하기 데이터를 처리하기 위해서는 "연구원에 의한 수정"은 가능한 한 효율적으로 수행되어야합니다. 그러나 "고급 인공 지능 기술"은 학술 논문이 될 가능성이 있지만 "연구자들의 효율적인 수정"은 위에서 언급 한 것과 같은 바카라 게임 하기 분석 소프트웨어를 사용하여 효율적인 개정을하기가 어렵습니다. (믿거 나 말거나, 최근에 발표 되었음에도 불구하고 실행 취소 기능이없는 소프트웨어가 있습니다.)
연구 결과
연구팀은 3 차원 입체 바카라 게임 하기에서 세포의 미세 구조를 효과적으로 분석하기위한 반자동 소프트웨어 인 "SEG2LINK"를 개발했습니다 (그림 1). 먼저, 딥 러닝 기술을 사용하여 평면 바카라 게임 하기에서 각 지점 (각 픽셀)에 대해 셀인지 여부에 대해 판단*2를 판단한 다음 "셀"으로 결정된 픽셀이 함께 그룹화되고 Seg2Link는 각 셀의 영역을 자동으로 추정합니다. 추정 된 셀 영역에는 항상 오류가 있지만 SEG2LINK를 사용하면 수동 수정을 쉽게 만들고 한 바카라 게임 하기로의 수정은 셀 오버랩*3 정도를 사용하여 다음 인접한 플랫 바카라 게임 하기에 자동으로 반사되어 두 번째 및 후속 바카라 게임 하기에서 바카라 게임 하기를 훨씬 쉽게 수정할 수 있습니다. 최종 단계로서, SEG2Link를 사용하여 3 차원 입체 바카라 게임 하기로 변환 한 후, 평면이 3 차원 바카라 게임 하기에있을 때 눈에 띄지 않은 부품은 3 차원 바카라 게임 하기로 변형됩니다. 이 메커니즘은 "셀 영역을 결정하는 데 필요한 시간과 결과의 정확성을 극적으로 향상시킵니다.
그림 1 :이 연구에서 개발 된 소프트웨어 SEG2LINK의 처리 흐름
그림 2 : SEG2LINK를 사용하는 AI와 연구원 간의 협력에 의한 3D 바카라 게임 하기 분석의 바카라 게임 하기 다이어그램
연구 포인트
인공 지능 기술을 사용한 "셀"의 결정이 불완전하다는 전제에서, 우리는이 불완전 성을 보상하기 위해 수동 수정이 얼마나 효율적으로 수정 될 수 있는지에 대한 소프트웨어를 개발했습니다.
효율적인 수정을 달성하기 위해 사용자 운영 및 최적화 된 계산.
비전문가에서도 사용하기 쉬운 소프트웨어로 가능하며 일반적인 PC에서 대규모 바카라 게임 하기 데이터를 신속하게 처리 할 수 있습니다.
효율적인 수정을 달성하기 위해 사용자 운영 및 최적화 된 계산.
비전문가에서도 사용하기 쉬운 소프트웨어로 가능하며 일반적인 PC에서 대규모 바카라 게임 하기 데이터를 신속하게 처리 할 수 있습니다.
연구, 미래 발전, 사회적 중요성 등의 중요성
대규모 바카라 게임 하기 데이터를 처리하는 인공 지능 소프트웨어에 관한 많은 논문이 최근 몇 년 동안보고되었습니다. 그러나 위에서 언급 한 바와 같이, 논문은 "고급 인공 지능 기술"을 옹호하면 종이가 채택 될 가능성이 더 높지만, 이러한 고급 기술을 사용하는 소프트웨어는 종종 효율적인 수동 수정을위한 중요한 기능이 부족한 것과 같은 실질적인 문제가 부족합니다. 또한이 소프트웨어는 비전문가가 운영하기가 어렵습니다.
대조적으로, SEG2LINK는 자동 바카라 게임 하기 처리가 고급 인공 지능 기술로도 완벽 할 수 없다는 것을 인식하고, 자동 바카라 게임 하기 처리의 불완전 성이 특히 문제가 될 때 특히 문제가되는 "세포 미세 구조 결정"에 가능한 한 효율적으로 수동 수정을 효율적으로 만드는 것을 목표로한다. 이를 위해, 우리는 일반 컴퓨터에서 널리 인기있는 파이썬을 사용하여 실험 보조제로 일하는 비 oopperts에게 사용하기 쉬운 소프트웨어를 만들었습니다. 생물학적 바카라 게임 하기가 지금 빅 데이터가되면서 컴퓨터 운영을 전문으로하지 않는 많은 사람들이 가능한 한 참여할 수있는 이니셔티브를 갖는 것이 중요합니다.
SEG2LINK를 사용하여 생물학적 바카라 게임 하기를 효율적으로 처리 할 수 있다면 의학 및 생물학 분야에 대한 연구가 극적으로 진행될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 종양 세포의 성장 및 분포를 분석함으로써, 암 진행 및 치료 효능을 평가할 수있다. 또한, 뉴런의 연결을 분석함으로써 신경 회로의 기능과 뇌 질환의 병리를 설명하는 데 유용 할 수 있습니다. 또한,이 소프트웨어는 비인간 동물 및 식물 세포를 연구하고 미생물 간의 상호 작용을 분석하기 위해 적용될 수 있으며 광범위한 연구 분야에서 사용될 것으로 예상됩니다.
연구팀은 SEG2Link의 기능을 더욱 향상시켜 광범위한 셀 유형과 상황을 수용 할 수 있도록하는 것을 목표로합니다. 또한 소프트웨어의 사용 편의성 및 처리 속도를 향상시켜 연구원이 세포 분석을보다 효율적으로 수행 할 수있는 환경을 조성하는 것을 목표로합니다. 추가 개발이 필요한이 분야에서 SEG2Link는 연구원들에게 계속해서 큰 지원이 될 것입니다.
대조적으로, SEG2LINK는 자동 바카라 게임 하기 처리가 고급 인공 지능 기술로도 완벽 할 수 없다는 것을 인식하고, 자동 바카라 게임 하기 처리의 불완전 성이 특히 문제가 될 때 특히 문제가되는 "세포 미세 구조 결정"에 가능한 한 효율적으로 수동 수정을 효율적으로 만드는 것을 목표로한다. 이를 위해, 우리는 일반 컴퓨터에서 널리 인기있는 파이썬을 사용하여 실험 보조제로 일하는 비 oopperts에게 사용하기 쉬운 소프트웨어를 만들었습니다. 생물학적 바카라 게임 하기가 지금 빅 데이터가되면서 컴퓨터 운영을 전문으로하지 않는 많은 사람들이 가능한 한 참여할 수있는 이니셔티브를 갖는 것이 중요합니다.
SEG2LINK를 사용하여 생물학적 바카라 게임 하기를 효율적으로 처리 할 수 있다면 의학 및 생물학 분야에 대한 연구가 극적으로 진행될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 종양 세포의 성장 및 분포를 분석함으로써, 암 진행 및 치료 효능을 평가할 수있다. 또한, 뉴런의 연결을 분석함으로써 신경 회로의 기능과 뇌 질환의 병리를 설명하는 데 유용 할 수 있습니다. 또한,이 소프트웨어는 비인간 동물 및 식물 세포를 연구하고 미생물 간의 상호 작용을 분석하기 위해 적용될 수 있으며 광범위한 연구 분야에서 사용될 것으로 예상됩니다.
연구팀은 SEG2Link의 기능을 더욱 향상시켜 광범위한 셀 유형과 상황을 수용 할 수 있도록하는 것을 목표로합니다. 또한 소프트웨어의 사용 편의성 및 처리 속도를 향상시켜 연구원이 세포 분석을보다 효율적으로 수행 할 수있는 환경을 조성하는 것을 목표로합니다. 추가 개발이 필요한이 분야에서 SEG2Link는 연구원들에게 계속해서 큰 지원이 될 것입니다.
용어집
*1 3 차원 3D 바카라 게임 하기 : 광학 및 전자 현미경 모두에서 얻은 바카라 게임 하기는 2 차원 (평면)입니다. 따라서 3 차원 3 차원 물체로서 바카라 게임 하기 정보를 얻으려면 다음 평면 바카라 게임 하기를 획득하기 위해 "높이"방향으로 약간의 2 차원 평면으로 획득 한 바카라 게임 하기를 움직이고 반복적으로 반복하는 작업을 반복해야합니다. 이 연구에 사용 된 3 차원 3 차원 바카라 게임 하기는 높이 방향으로 약 1,000-2,000 개의 평평한 바카라 게임 하기를 쌓아서 만들어집니다.
*2 인공 지능을 사용하여 셀룰러 영역 결정 : 일부 인공 지능 기술은 각 세포 영역을 자동으로 결정하지만, 우리는 우리는 "각각의 픽셀"판단 기술 (U-Net; Ronneberger et al., Miccai 2015)을 사용한다고 가정했습니다. 다음 단계는 "세포"로 판단되는 픽셀 그룹을 그룹화하고 "하나의 셀"의 모양을 추정하는 것이며, 유역 방법이 널리 사용됩니다. 3D 유역 방법은 때때로 3 차원 입체 바카라 게임 하기를 처리하는 데 사용되지만, 2D 유역 방법의 결과를 수동으로 수정하고 다음 "높이"평면 바카라 게임 하기에 보정 결과를 적용하면보다 효율적이고 정확한 세포 영역 결정이 이어질 것임을 발견했습니다.
*3 세포 중첩 : 3 차원 바카라 게임 하기 분석에서, 높이에 인접한 2 개의 평평한 바카라 게임 하기의 셀 영역이 동일한 셀에서 파생되는지 여부를 결정하기 위해, 우리는 오버 파 핑 계수라는 색인을 사용하여 두 셀의 중첩 부분을 계산합니다. 사전 설정 임계 값이 초과되면, 두 평면 바카라 게임 하기의 세포 영역은 동일한 셀에서 유래되는 것으로 결정되고, 세포는 3 차원 공간에서 정확한 세포 모양을 재현하기 위해 함께 스티치됩니다.
*2 인공 지능을 사용하여 셀룰러 영역 결정 : 일부 인공 지능 기술은 각 세포 영역을 자동으로 결정하지만, 우리는 우리는 "각각의 픽셀"판단 기술 (U-Net; Ronneberger et al., Miccai 2015)을 사용한다고 가정했습니다. 다음 단계는 "세포"로 판단되는 픽셀 그룹을 그룹화하고 "하나의 셀"의 모양을 추정하는 것이며, 유역 방법이 널리 사용됩니다. 3D 유역 방법은 때때로 3 차원 입체 바카라 게임 하기를 처리하는 데 사용되지만, 2D 유역 방법의 결과를 수동으로 수정하고 다음 "높이"평면 바카라 게임 하기에 보정 결과를 적용하면보다 효율적이고 정확한 세포 영역 결정이 이어질 것임을 발견했습니다.
*3 세포 중첩 : 3 차원 바카라 게임 하기 분석에서, 높이에 인접한 2 개의 평평한 바카라 게임 하기의 셀 영역이 동일한 셀에서 파생되는지 여부를 결정하기 위해, 우리는 오버 파 핑 계수라는 색인을 사용하여 두 셀의 중첩 부분을 계산합니다. 사전 설정 임계 값이 초과되면, 두 평면 바카라 게임 하기의 세포 영역은 동일한 셀에서 유래되는 것으로 결정되고, 세포는 3 차원 공간에서 정확한 세포 모양을 재현하기 위해 함께 스티치됩니다.
Research Grant
이 연구는 근본적인 연구 계열 과학 연구 (S) (Sawamoto Kazunobu, Kimura Kotaro, 20H05700), AMED 혁신적인 고급 연구 및 개발 지원 프로젝트 (Sawamoto Kazunobu, 22GM1210007), NAGOONOA CITY INCENTIVES (SawamoTo Kazunocentives)에 의해 지원되었습니다. Kimura Kotaro, 1921102) 및 Riken Research Institute의 연구 기금 인 Basic Sciences (Wen Yantou)에 관한 연구 기금.
논문 제목
"SEG2LINK : 3D 바카라 게임 하기 스택에서 반자동 셀 세그먼트 화를위한 효율적이고 다양한 솔루션"
저자
Chentao Wen, Mami Matsumoto, Masato Sawada, Kazunobu Sawamoto, Koutarou d Kimura
소속
Wen Yingtao (전 박사후 연구원, 나고야시 대학교 과학 대학원 및이 논문의 책임있는 저자)
Masamoto Matsumoto (Nagoya City University, 의과 대학 특별 조교수)
Sawada Masato (Nagoya City University, 의과 대학 강사)
Sawamoto Kazunobu (Nagoya City University, 의과 대학 교수)
Kimura Kotaro (Nagoya City University의 과학 대학원 교수)
소속
Wen Yingtao (전 박사후 연구원, 나고야시 대학교 과학 대학원 및이 논문의 책임있는 저자)
Masamoto Matsumoto (Nagoya City University, 의과 대학 특별 조교수)
Sawada Masato (Nagoya City University, 의과 대학 강사)
Sawamoto Kazunobu (Nagoya City University, 의과 대학 교수)
Kimura Kotaro (Nagoya City University의 과학 대학원 교수)
출판 된 Academic Journal
학술 저널 이름 과학 보고서
doi 번호 :https://doi.org/10.1038/s41598-023-34232-6
doi 번호 :https://doi.org/10.1038/s41598-023-34232-6