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使用来自Netflix挑战的算法来加速生物成像

发布时间:2019-03-14 22:28:01

研究人员重新调整了最初为Netflix 2009年电影偏好预测竞赛开发的算法,以创建一种以前所未有的速度获取生物组织的经典拉曼光谱图像的方法。这一进步可以使简单,无标记的成像方法适用于临床应用,如肿瘤检测或组织分析。

在Optica,光学学会的高影响力研究期刊中,一个多机构研究小组报告说,称为压缩成像的计算成像方法可以通过减少所获得的拉曼光谱数据量来提高成像速度。他们展示了几十秒的成像速度,通常需要几分钟才能获得,并说未来的实施可以达到亚秒速度。

研究人员通过仅获取拉曼光谱通常所需的一部分数据,然后使用为在Netflix电影首选项中查找模式而开发的算法填充缺失的信息来完成此项目。虽然该算法没有赢得Netflix的100万美元奖金,但它已被用于满足其他现实世界的需求,在这种情况下需要更好的生物成像。

“尽管先前已经报道了压缩拉曼方法,但由于它们的化学复杂性,它们不能与生物组织一起使用,”法国高等师范学院研究团队负责人Hilton de Aguiar说。 “我们将压缩成像与快速计算机算法相结合,提供临床医生用于诊断患者的图像,但是快速且无需费力的手工后处理。”

捕获生物医学过程

拉曼光谱是一种非侵入性技术,无需样品制备即可确定复杂样品的化学成分。虽然它已经显示出鉴定癌细胞和分析组织疾病的希望,但它通常需要图像采集速度太慢而不能捕获生物标本的动态。处理由光谱成像产生的大量数据也是耗时的,尤其是在分析大面积时。

“通过我们开发的方法,我们同时解决了这两个挑战 - 提高速度并采用更直接的方式从光谱图像中获取有用信息,”de Aguiar说。

优化速度

为了加快成像过程,研究人员使他们的拉曼系统与算法更加兼容。他们通过用廉价且快速的数字微镜器件(称为空间光调制器)取代传统设置中使用的昂贵和慢速相机来实现这一目的。该设备选择由高灵敏度单像素检测器检测到的波长组,在获取图像时压缩图像。

“非常快速的空间光调制器可以非常快速地获取图像和跳过数据位,”de Aguiar说。 “我们使用的空间光调制器比市场上的其他选项更便宜,速度更快,使得整体光学设置便宜且快速。”

研究人员利用拉曼显微镜展示了他们的新方法,以获得脑组织和单细胞的光谱图像,这两种图像都具有很高的化学复杂性。他们的结果表明,该方法可以以几十秒的速度获取图像,并实现高水平的数据压缩 - 将数据减少多达64次。

研究人员认为,新方法应该适用于大多数生物样本,但他们计划用更多的组织类型对其进行测试,以通过实验证明这一点。除临床工具外,该方法可用于生物学应用,例如藻类表征。他们还希望提高系统的扫描速度,以完成亚秒级图像采集。

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