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通過(guò)Aivia驅(qū)動(dòng)的自主顯微鏡快速檢測(cè)活生物樣本中的稀有事件_abio生物試劑品牌網(wǎng)

abiopp5個(gè)月前 (07-31)技術(shù)69

基于人工智能的工作流程通過(guò)AIvia驅(qū)動(dòng)的自主顯微鏡快速檢測(cè)活生物樣本中的稀有事件

對(duì)稀有事件進(jìn)行定位和選擇性成像是許多生物樣本研究過(guò)程的關(guān)鍵。然而，由于時(shí)間限制和高度的復(fù)雜性，有些實(shí)驗(yàn)無(wú)法做到，從而限制了獲得新發(fā)現(xiàn)的前景。

基于人工智能顯微成像的稀有事件檢測(cè)工作流程

基于人工智能顯微成像的稀有事件檢測(cè)工作流程通過(guò)基于人工智能的顯微成像檢測(cè)稀有事件，這種工作流程將智能樣本導(dǎo)航、圖像采集工具和人工智能驅(qū)動(dòng)的圖像分析等不同功能融合起來(lái)共同協(xié)作，能夠克服上述局限性。徠卡顯微系統(tǒng)STELLARIS上Aivia驅(qū)動(dòng)的自主顯微鏡為日常實(shí)驗(yàn)室工作提供了非常高效的運(yùn)行方式，包括執(zhí)行那些沒(méi)有自動(dòng)程序或大量人工操作就無(wú)法完成的高級(jí)實(shí)驗(yàn)。

為什么使用人工智能顯微成像？

在生命科學(xué)領(lǐng)域使用成像技術(shù)的根本原因是能夠生成數(shù)據(jù)來(lái)回答生物學(xué)問(wèn)題。通常會(huì)將圖像采集與高級(jí)圖像分析結(jié)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。

常規(guī)成像方法需要操作人員不斷進(jìn)行人機(jī)交互，使用顯微鏡系統(tǒng)在樣本上搜索合適的對(duì)象或感興趣區(qū)域（ROI），進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖罴褕D像采集設(shè)置，然后決定掃描這些ROI。這種人工決策的實(shí)驗(yàn)工作流程的性質(zhì)決定了只有容易控制的少數(shù)ROI能被精確定位，而且采集ROI圖像需要大量時(shí)間。

使用由Aivia驅(qū)動(dòng)的自主顯微鏡，則能夠在實(shí)驗(yàn)一開(kāi)始完成設(shè)置后就完全自動(dòng)進(jìn)行稀有事件檢測(cè)工作流程。實(shí)驗(yàn)開(kāi)始后，就會(huì)立即進(jìn)行低分辨率預(yù)掃描、檢測(cè)稀有事件以及采集和存儲(chǔ)高分辨率3D圖像，無(wú)需任何人工干預(yù)。這種方法的顯著優(yōu)勢(shì)在于整個(gè)過(guò)程高速進(jìn)行，并能在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中檢測(cè)到大量稀有事件。

如何使用Aivia驅(qū)動(dòng)的自主顯微鏡檢測(cè)稀有事件

自主顯微鏡可自動(dòng)檢測(cè)這類(lèi)ROI或稀有事件（RE），無(wú)需人工干預(yù)，因此能使復(fù)雜的顯微鏡工作流程完全自動(dòng)化。在這個(gè)自主工作流程中，第一步先生成低分辨率二維（2D）概覽圖像，并立即將其傳輸?shù)剿B接的基于人工智能的圖像處理（Aivia）系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)像素分類(lèi)器檢測(cè)由操作人員預(yù)先定義好的稀有事件，并將稀有事件坐標(biāo)發(fā)回成像系統(tǒng)，系統(tǒng)再根據(jù)操作人員指定的要求（例如高分辨率和三維（3D）數(shù)據(jù)堆棧）掃描這些稀有事件。通過(guò)這種方式生成的數(shù)據(jù)：

1、與感興趣對(duì)象密切相關(guān)；

2、因?yàn)椴捎昧俗詣?dòng)化拍攝，所得數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計(jì)相關(guān)性。

圖1：稀有事件檢測(cè)工作流程

使用人工智能驅(qū)動(dòng)的顯微成像發(fā)現(xiàn)稀有事件，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

對(duì)稀有事件進(jìn)行高度特異性掃描可大幅提高所采集數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，因?yàn)楂@得的都是真正感興趣的數(shù)據(jù)。這種方法可確保有針對(duì)性地掃描，至多獲得到90%的稀有事件。同時(shí)，不再因?qū)ο∮惺录M(jìn)行耗時(shí)且高成本的人工搜索而造成很長(zhǎng)的“閑置時(shí)間”，因此顯微鏡系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)行。

圖2：通過(guò)約5個(gè)多小時(shí)自動(dòng)圖像采集獲取的50微米厚的人腦切片（阿爾茨海默病供體）圖像，所標(biāo)記的感興趣對(duì)象顯示了3D高分辨率圖像堆棧，檢測(cè)到516個(gè)稀有事件。樣本由德國(guó)慕尼黑路德維希-馬克西米利安大學(xué)神經(jīng)病理學(xué)和大腦研究中心 Jochen Herms 教授提供。

更快地得到結(jié)果，節(jié)省圖像采集時(shí)間和磁盤(pán)空間 - “擺脫無(wú)效數(shù)據(jù)！”

除了對(duì)稀有事件進(jìn)行高度特異性掃描外，自主顯微成像還能采集與稀有事件目標(biāo)完全無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)。可通過(guò)以目標(biāo)為導(dǎo)向的方式掃描感興趣的對(duì)象，這一方面可以在很大程度上防止生成無(wú)效數(shù)據(jù)，另一方面能以高度定性的方式提供所采集的數(shù)據(jù)，便于后續(xù)圖像分析。所采集的對(duì)象始終位于掃描區(qū)域的視野（FOV）中心，因此可以實(shí)現(xiàn)上述優(yōu)點(diǎn)。

圖3：通過(guò)約3個(gè)多小時(shí)自動(dòng)圖像采集獲得的細(xì)胞有絲分裂圖像。只采集感興趣的對(duì)象。在視野中心捕捉到感興趣對(duì)象。感興趣對(duì)象顯示了116個(gè)檢測(cè)到的分裂中期的3D高分辨率圖像堆棧。

提高可重復(fù)性，有助于先進(jìn)的尖端實(shí)驗(yàn)

可重復(fù)性是進(jìn)行可信的生命科學(xué)研究的關(guān)鍵要素之一。自主執(zhí)行的實(shí)驗(yàn)順序可隨時(shí)得到恢復(fù)，裝配適當(dāng)?shù)能浖姹荆⒁酝耆嗤脑O(shè)置重新運(yùn)行。這個(gè)過(guò)程能確保可重復(fù)性，而手動(dòng)設(shè)置實(shí)驗(yàn)中的成像程序無(wú)法做到這一點(diǎn)。

此外還可建立高度復(fù)雜的顯微成像工作流程并使其自動(dòng)化，使高級(jí)應(yīng)用更易于使用，而這類(lèi)應(yīng)用以前根本無(wú)法做到，或者必須依靠大量人工操作。

LAS X Navigator Expert：Aivia驅(qū)動(dòng)的自主顯微鏡的關(guān)鍵組分

LAS X Navigator是一款強(qiáng)大的導(dǎo)航和圖像采集工具，用戶(hù)可以從逐個(gè)圖像搜索方式切換到快速查看完整的樣本概覽，并能立即識(shí)別重要的樣本細(xì)節(jié)。它能夠使用玻片、培養(yǎng)皿和多孔板的模板自動(dòng)設(shè)置高分辨率圖像采集。它就像一個(gè)用于樣本細(xì)胞的GPS定位系統(tǒng)，用戶(hù)始終都可通過(guò)一條清晰的路徑來(lái)獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)、在樣本中導(dǎo)航、創(chuàng)建快速概覽、立即識(shí)別細(xì)節(jié)，還可以使用玻片、培養(yǎng)皿和多孔板的模板進(jìn)行高分辨率圖像采集。

在導(dǎo)航中添加智能功能：LAS X Navigator Expert

Navigator Expert基于Navigator，融合了提供稀有事件處理工作流程的Aivia人工智能圖像處理功能。此外，使用Navigator Expert還可以定義多個(gè)掃描任務(wù)，將其分配給需要掃描的任意幾何形狀/掃描區(qū)域，用于復(fù)雜的成像程序和實(shí)驗(yàn)設(shè)置。

圖4：LAS X Navigator Expert（右）和Aivia。

Navigator Expert包含兩個(gè)模塊：“Jobs”（任務(wù)）和“Experiment”（實(shí)驗(yàn)）。在“Jobs”模塊中，可通過(guò)普通的STELLARIS LAS X用戶(hù)界面設(shè)置任何掃描任務(wù)。例如，該模塊包括定義自動(dòng)對(duì)焦（AF）任務(wù)、低分辨率2D快速概覽掃描任務(wù)以及實(shí)際稀有事件任務(wù)，后者可以進(jìn)行高分辨率3D掃描。

圖5：Navigator Expert的“Jobs”和“Experiment”兩個(gè)模塊與Aivia共同定義了一個(gè)檢測(cè)稀有事件的自動(dòng)化工作流程。

設(shè)置稀有事件檢測(cè)工作流程

稀有事件檢測(cè)工作流程的創(chuàng)建十分簡(jiǎn)單。定義了需完成的任務(wù)后，“Experiment”模塊就會(huì)直觀地引導(dǎo)用戶(hù)完成各個(gè)工作流程步驟：

1、確定載體（玻片、腔室、多孔板）；

2、確定掃描區(qū)域（可基于載體預(yù)定義，也可任意定義）；

3、確定焦點(diǎn)位置，分配AF任務(wù)；

4、將概覽任務(wù)分配給掃描區(qū)域；

5、分配Aivia稀有事件處理程序和稀有事件任務(wù)。

圖6：設(shè)置工作流程

最后，像素位置中會(huì)列出Aivia稀有事件處理程序檢測(cè)到的稀有事件位置。

要?jiǎng)?chuàng)建Aivia稀有事件處理程序，只需使用事先通過(guò)概覽掃描任務(wù)采集的一些圖像對(duì)Aivia像素分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練。使用簡(jiǎn)單的繪圖工具，對(duì)需要的稀有事件進(jìn)行標(biāo)注，并確定圖像的背景。這樣，像素分類(lèi)器就可以從概覽掃描圖像中獨(dú)立檢測(cè)到稀有事件。