Tredimensionell mikroskopi är allt vanligare i biologi på grund av utvecklingen av tekniker som multiphoton, spinning disk confocal, och ljus ark fluorescence microscopys. Dessa metoder möjliggör oöverträffade studier av livet på mikroskalan, men för med sig större och mer komplexa dataset. Nya bildbehandlingstekniker behövs därför för att analysera de resulterande bilderna på ett korrekt och effektivt sätt. Konvolutionella neurala nätverk håller på att bli standard för klassificering av objekt inom bilder på grund av deras noggrannhet och generalisering jämfört med traditionella tekniker. Deras tillämpning på data som härrör från 3D-avbildning, dock, är relativt ny och har mestadels varit i områden av magnetisk resonansavbildning och datortomografi. Det är fortfarande oklart, för bilder av diskreta celler i varierande bakgrunder som ofta förekommer i fluorescensmikroskopi, om konvolutionella neurala nätverk ger tillräcklig prestanda för att motivera deras antagande, särskilt med tanke på utmaningarna med mänsklig förståelse av deras klassificeringskriterier och deras krav på stora utbildningsdataset. Vi tillämpade därför ett 3D-konvolutionellt neuralt nätverk för att särskilja bakterier och icke-bakteriella objekt i 3D ljusblad fluorescensmikroskopi bilder av larv zebrafisk tarmar. Vi finner att neurala nätverket är lika exakt som mänskliga experter, överträffar slumpmässiga skog och stödja vektor maskin klassificerare, och generaliserar väl till en annan bakterieart genom användning av överföring lärande. Vi diskuterar också nätverksdesign och beskriver exakthetens beroende av datamängdsstorlek och dataförstärkning. Vi tillhandahåller källkod, märkta data, och beskrivningar av vår analys pipeline för att underlätta antagandet av konvolutionell neural nätverksanalys för tredimensionella mikroskopi data. Överflödet av komplexa, tredimensionella bilddata i biologi kräver nya bildbehandlingstekniker som är både exakta och snabba. Djupa inlärningstekniker, i synnerhet konvolutionella neurala nätverk, har uppnått aldrig tidigare skådade noggrannheter och hastigheter över ett stort antal olika bildklassificeringsuppgifter. Det är dock oklart om PLOS Computational Biology  på https://doi.org/10.1371/journal.pcbi
Konvolutionella neurala nätverk har också använts för att segmentera larv zebrafisk tarmar i ljusblad bilder REF.
Performance of convolutional neural networks for identification of bacteria in 3D microscopy datasets
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}