自动化的、可再生的工作流可以加快图像分析

电子显微镜(EM)图像分析可以为研究人员是一个非常有用的过程,但往往也费力而耗时的。新的软件包,如热费希尔科学Avizo2D,正在改变。是否Avizo2D迹象,未来的软件将图像分析一个简单的任务人员没有多年的成像技术通过配方,结合人工智能学习和Python-coded模块。我们赶上了Laurent比利,产品管理总监,应用软件在热费希尔科学找到更多关于他们的未来形象分析。

Ruairi Mackenzie (RM):什么信息可以从他们的电子显微镜研究人员获得(EM)图像?

Laurent比利(磅):EM图片保存好样品的微观结构的细节。使用EM,用户可以生成统计表示之间的主要关系和在样品阶段。例如,量化孔隙度、裂缝密度和形态,以及任何几何测量的颗粒,纳米颗粒等,都可能与EM提取准确的软件,比如Avizo2D。收集这些数据的样本打开可能利用现代统计和计算方法来寻找重要的微观结构和性能之间的关系,是材料科学的核心。

RM: EM图像分析当前的瓶颈是什么?

磅:新兴图像分析的一个主要瓶颈也相信一个给定的处理例程可重复的不管谁曾从图像中提取数据。传统方法通常需要大量的手工步骤,包括选择由用户根据他们的技能和专业知识,从而导致不同的结果。新的软件程序可以提供一个高度自动化的框架,一个约定和测试流程的中心图像分析过程,从而提供一个更健壮的和可重复的方法来减轻用户的历史问题的偏见。另一个主要的瓶颈是理解什么可以,什么不可以被从一个给定的图像。参数如图像分辨率、噪声的数量现在和灰度值的分离需要准确的单独的阶段或特性感兴趣的都可以限制或影响的研究结果。准确的数据从图像处理需要质量图像数据从一开始。理解需求在图像采集方面是成功的关键通过图像处理技术提取你想要的东西。

RM:独特的挑战面临EM图像设计分析软件吗?

磅:创建一个图像分析软件的主要挑战是平衡的易用性和集成先进的方法。用户的景观可以受益于图像分析极其多样,因此产品,为新手和有经验的用户提供价值是很困难的。尖端软件将提供各种先进的图像处理方法,如人工智能,和一整套先进的图像分割工具在一个平易近人的包能让用户提供所有级别的经验充分利用他们的数据。

RM:专业目前要求妥善利用EM图像分析的工具包。什么时候自动化提供EM图像分析甚至没有经验的人员吗?

磅:很难准确回答“时”,但我们认为在两到三年内,新兴技术如机器和深度学习对我们有足够先进完善更加自动化。许多图像分析应用程序将被解决多亏了这些新技术,高效的自动化解决方案将用于许多常规任务。此外,广泛的预定义集合分析工作流基于AI或传统的图像处理工具将变得更加普及,提供“按钮”模板非图像处理专家对于许多特定的用例。也就是说,自动化的软件工具今天已经帮助科学家评估和增强成像数据质量在收购的时候,便于进一步分析。

Laurent比利Ruairi J Mackenzie说,科学技术网络作家188金宝搏备用