识别的塑料微粒在人体深度学习的帮助下
“如果一个人想要评估塑料微粒在人类和动物的影响,然后在主要的仪器将成为技术检测塑料微粒在生物或细胞。我们试图找出哪些塑料粒子穿透更好的活细胞,哪些是更有害,本地化,以及如何区分不同类型的塑料在体内,”博士说Golnur Fakhrullina, KFU生物实验室的研究助理,这个项目的主要研究者。
出版物中使用的技术是基于使用暗视野显微镜成像活细胞。然后成像数据筛选深度学习算法,能够帮助识别颗粒细胞。
“为模型研究中,我们使用聚苯乙烯粒子由各种染料和色素与人类细胞一起孵化。可视化中的悬浮颗粒,细胞,我们使用高对比度暗视野显微镜的放大。数据被上传到一个残余神经网络(ResNet)学习和测试。神经网络模型似乎确定粒子的类与光谱分析的准确度,“Fakhrullina博士补充道。
应用的方法可用于屏幕塑料微粒在各种样品。很敏感,可以减少耗时的数据采集和处理步骤特征光谱成像,在这种情况下可以省略。
“暗视野显微镜图像提供了大量特色对于很小的对象。明视野,微粒子不可见或被视为均匀,没有明显的特征。中包含的更多信息颗粒的图片,简单的神经网络来处理它们,结果更好,”解释Ilnur Ishmukhametov,合著者生物实验室的博士生。
为1微米聚苯乙烯粒子探测的准确性为93%。重要的是,这项技术可能会进一步提高AI算法更有效。
参考
Ishmukhametov我Nigamatzyanova L Fakhrullina G, Fakhrullin r . Label-free识别人类细胞的塑料微粒:暗视野显微镜和深度学习研究。肛门Bioanal化学。2021年10月31日在线发表。doi:10.1007 / s00216 - 021 - 03749 - y
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