We use cookies to understand how you use our site and to improve your experience. This includes personalizing content and advertising. To learn more, click here. By continuing to use our site, you accept our use of cookies. Cookie Policy.

Features Partner Sites Information LinkXpress
Sign In
Advertise with Us
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Download Mobile App




Микроскопы, выполненные на базе смартфона, могут использоваться как лабораторное оборудование

By Labmedica International staff writers
Posted on 03 May 2018
Print article
Распечатанные на 3D-принтере устройства могут захватывать микроскопические изображения, будучи прикрепленными к объективу камеры смартфона (фото любезно предоставлено Ozcan Research Group/UCLA).
Распечатанные на 3D-принтере устройства могут захватывать микроскопические изображения, будучи прикрепленными к объективу камеры смартфона (фото любезно предоставлено Ozcan Research Group/UCLA).
Мобильные телефоны способствуют созданию портативных, экономически эффективных технологий визуализации и зондирования, которые соответствуют характеристикам инструментов лабораторного уровня. Тем не менее интерфейсы оптической визуализации мобильных телефонов не предназначены для микроскопии и производят искажения в изображениях микроскопических образцов.

Недавно было продемонстрировано, что глубокое обучение, мощная форма искусственного интеллекта, способна различать и улучшать микроскопические детали на фотографиях, полученных со смартфонов. Эта технология улучшает цветную детализацию изображений смартфонов настолько, что они приближаются к качеству изображений из лабораторных микроскопов.

Биоинженеры из Инженерной школы Самуэли Калифорнийского университета (Samueli School of Engineering, University of California; Лос-Анджелес, штат Калифорния, США) сфотографировали изображения образцов ткани легких, мазков крови и Папаниколау, сначала используя стандартный лабораторный микроскоп, а затем с помощью смартфона с приспособлением для микроскопа, выполненным с помощью 3D-печати. Затем ученые передали пары соответствующих изображений в компьютерную систему, которая обучается быстро улучшать изображения с мобильных телефонов. Этот процесс базируется на разработанном учеными компьютерном коде, основанном на глубоком обучении.

Использование глубокого обучения для исправления таких искажений, создаваемых микроскопами на основе мобильных телефонов, облегчает получение изображений с высоким разрешением, низким уровнем шумов и скорректированным цветом, что соответствует производительности настольных микроскопов с объективами высокого класса, а также расширяет их ограниченную глубину резкости. После тренировки сверточной нейронной сети они успешно отображали различные образцы, в том числе тканей человека, мазков Папаниколау и крови, где записанные изображения были сильно сжаты, чтобы облегчить хранение и передачу. Для реализации этой техники используются приспособления, которые могут быть недорого изготовлены с помощью 3D-принтера и оцениваются менее чем в 100 долларов США за штуку, в сравнении с тысячами долларов, за которые можно приобрести лабораторное оборудование, которое производит изображения такого же качества.

Доктор философии Айдоган Озкан (Aydogan Ozcan), профессор электротехники и вычислительной техники и биоинженерии, сказал: "Используя глубокое обучение, мы решили преодолеть разрыв в качестве изображения между недорогими микроскопами на базе мобильных телефонов и эталонными настольными микроскопами, использующими высококлассные объективы. Мы считаем, что наш подход широко применим к другим недорогим системам микроскопии, которые используют, например, недорогие объективы или камеры, и это может облегчить замену высококачественных настольных микроскопов экономичными мобильными альтернативами". Исследование было опубликовано онлайн 15 марта 2018 года в журнале ACS Photonics.

Ссылки по теме:
Инженерная школа Самуэли, Калифорнийский университет


Print article

Channels

Copyright © 2000-2019 Globetech Media. All rights reserved.