21:00 2023-01-31
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Noul software permite analiza automată a datelor de imagini biomedicale fără cunoștințe de programare
_ Noul software permite analiza automată a date de imagini biomedicale fără cunoștințe de programare
Software-ul JIPipe a fost dezvoltat de oamenii de știință de la Institutul Leibniz pentru Cercetarea Produselor Naturale și Biologia Infecțiilor (Leibniz-HKI) și simplifică semnificativ analiza imaginilor generate în cercetare. Utilizatorii pot crea diagrame de flux în funcție de nevoile aplicației lor și, astfel, pot efectua analize automate de imagine folosind inteligența artificială fără cunoștințe de programare. JIPipe se bazează pe ImageJ, un program standard pentru analiza științifică a imaginilor microscopice biomedicale. Autorii își prezintă acum dezvoltarea în Nature Methods.
Imaginile, în special imaginile microscopice, joacă un rol major în cercetarea biomedicală. Cu ajutorul etichetelor fluorescente, de exemplu, procesele din celule devin vizibile. „O imagine valorează mai mult decât o mie de cuvinte – asta este încă adevărat”, spune Thilo Figge, șeful grupului de cercetare Biologie a sistemelor aplicate de la Leibniz-HKI și profesor la Universitatea Friedrich Schiller din Jena.
Dar analiza presupune o creștere provocări pentru cercetători. „Se generează rezoluții din ce în ce mai mari și, prin urmare, cantități mai mari de date”, explică Figge. „În același timp, metodele AI, sau inteligența artificială, sunt acum atât de avansate încât sunt din ce în ce mai greu de folosit pentru cercetătorii fără abilități de programare.”
Programul open source JIPipe — prescurtare de la Java Image Procesare Pipeline—dezvoltat la Leibniz-HKI își propune să simplifice acest lucru. „JIPipe este un instrument care nu necesită abilități de programare”, explică dezvoltatorul Ruman Gerst, membru al grupului de cercetare în Biologie a Sistemelor Aplicate. În schimb, software-ul folosește un limbaj de programare vizual: cu ajutorul blocurilor prefabricate, utilizatorii pot crea fluxuri de lucru individuale pentru a analiza automat imaginile în funcție de cerințele lor specifice.
Programul se bazează pe software-ul open source ImageJ , care s-a impus ca un standard în analiza științifică a imaginilor. JIPipe și ImageJ sunt pe deplin compatibile și se completează reciproc în analiza științifică a imaginilor. „Programul nostru acceptă scripturi ImageJ și include funcțiile și macrocomenzile obișnuite”, explică Gerst. Sunt acceptate și alte limbaje de programare, cum ar fi Python și R.
Programul precursor a fost dezvoltat cu câțiva ani în urmă de Zoltán Cseresnyés, de asemenea, membru al grupului de cercetare Biologie a sistemelor aplicate. „Inițial, am scris codul pentru un test de fagocitoză”, explică Cseresnyés. În fagocitoză, o celulă preia o particulă, cum ar fi o altă celulă, și o descompune, care este de obicei vizualizată cu coloranți fluorescenți.
De-a lungul timpului, specialistul în imagistică a continuat să extindă codul pentru noi aplicații și programul a devenit greoi și prea complex. „Ne-am dat seama că trebuie să-l reproiectăm și să-l facem modular”, spune Cseresnyés, motiv pentru care echipa l-a adus pe bioinformaticianul Ruman Gerst. El a sugerat, de asemenea, limbajul de programare vizuală actual, care permite echipei să analizeze datele de imagine din orice problemă biomedicală.
JIPipe a fost deja folosit pentru mai multe studii, de exemplu pentru a investiga eficiența administrării medicamentelor prin numiți nanopurtători în ficat sau pentru a testa rata de supraviețuire a nematozilor care au digerat bacteriile producătoare de toxine. Confruntările dintre celulele imune și sporii fungici au fost, de asemenea, analizate cu noul program. Dezvoltatorii oferă, de asemenea, cursuri pentru utilizare ca parte a Centrului de imagistică Microverse și a NFDI4BioImage, parte a Infrastructurii naționale de date de cercetare din Germania.
„Spre deosebire de analiza manuală a imaginilor, analiza automată oferă întotdeauna aceleași rezultate, este, prin urmare, reproductibilă și respectă așa-numitele principii FAIR pentru analiza imaginilor”, subliniază Thilo Figge. Termenul FAIR își are originea în domeniul managementului datelor de cercetare și înseamnă „Findable, Accessible, Interoperable and Reusable.”
Comentarii:
Adauga Comentariu