機器學習（ML）是研究人員在各個領域分析顯微鏡圖像的強大工具。ML為圖像分析工作流程提供了許多好處，從簡單的分割到復雜對象的檢測。最終，ML驅動的圖像分析工具使科學家能夠專注于洞察力。
為什么在圖像分析中使用機器學習？
雖然ML有多個好處，但以下是前3個好處：
工作流程更容易，因為用戶只需提供感興趣的對象的示例，而不是定義對象的規則（大小范圍，強度閾值等）
模型可以檢測復雜的對象，因為它包含超出常見測量的特征
ML算法可以通過添加更多示例來適應實驗/成像條件的變化
我可以通過ML在圖像分析中實現什么？
顯微鏡圖像分析中的ML工具的結果可以分為兩個廣泛的類別：圖像增強和對象分割。
圖像增強工作流程通常創建一個置信度圖，增強或分離您感興趣的對象與背景。置信度圖類似于高信噪比熒光圖像，其中像素強度與ML算法的置信度相關，表示這是您感興趣的對象。高強度值與高置信度相關。
以下是您可以通過ML實現的一些增強類型的示例：
ML還用于分割難以分析的對象，例如相位對比圖像中的細胞或形狀不規則的細胞。一旦檢測到，您可以獲得體積，平均強度和許多其他測量結果。以下是一些示例：
如何創建有效的ML驅動像素分類器？
Aivia受歡迎的功能之一，像素分類器，由包含上述好處和功能的機器學習算法提供支持。在創建有效的像素分類器時，有許多要考慮的事情，以下是要記住的前3件事：
提供對象的多樣性示例-小而大，明亮和暗淡，圓形和奇形怪狀的對象-您捕捉的變化越多，算法就越能理解您的對象
預覽，預覽，預覽-很難預測您的示例將如何改變模型，因此經常預覽以確保培訓朝著正確的方向進行
保存您的像素訓練文件-這將使您能夠在項目/成像設置發生變化時調整模型
