Trends in Cell Biology | 细胞动力学研究中的机遇与挑战

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今天为大家介绍的是来自Viji M. Draviam团队的一篇论文。人工智能（AI）的发展促进了计算机视觉和深度学习（DL）技术在显微镜图像和影片评估中的应用增加。这种应用不仅解决了动态细胞生物过程的定量分析难题，还开始支持药物开发、精准医疗和基因组-表型组映射方面的进展。作者调查了现有的基于AI的技术和工具，以及开源数据集，特别关注于细胞和亚细胞结构及动态的分割、分类和跟踪的计算任务。作者从计算视角总结了显微镜视频分析中长期存在的挑战，并回顾了深度学习引导自动化在细胞动态研究中的新兴研究前沿和创新应用。 显微镜技术的进步已经影响了细胞生物学和生物医学研究的多个领域。在自动或半自动图像分析的支持下，显微镜技术的进步正在被深度学习方法所改变。最近已经有人回顾了用于显微镜图像数据集分析和修复 ………………………………