Thứ Bảy, 06/6/2020 Cấu trúc Cổng Đăng nhập
Tin hoạt động SởTin trong tỉnhTin trong nướcTin thế giớiTin tổng hợpSở hữu trí tuệHoạt động KH&CN cơ sởPhổ biến pháp luậtPhòng, chống dịch bệnh COVID-19
TIN TỨC - SỰ KIỆN: Tin thế giới
Cập nhật: Thứ Sáu, ngày 15/11/2019

Trí tuệ nhân tạo chuyển đổi hình ảnh 2D thành 3D bằng kỹ thuật học sâu
Một nhóm nghiên cứu tại trường Đại học California đã phát minh ra kỹ thuật mở rộng khả năng của kính hiển vi huỳnh quang, cho phép các nhà khoa học dán nhãn chính xác các bộ phận của tế bào sống và mô bằng thuốc nhuộm phát sáng dưới tác động của ánh sáng đặc biệt. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để biến đổi hình ảnh 2D thành 3D cho thấy hoạt động bên trong của các sinh vật.
Trong một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature Methods vào ngày 4/11/2019, các nhà khoa học cũng nêu rõ kết cấu Deep Deep-Z đã có thể sửa lỗi hoặc quang sai trong ảnh, như khi một mẫu bị nghiêng hoặc cong. Hơn nữa, nhóm nghiên cứu đã chứng minh hệ thống có thể lấy hình ảnh 2D từ một loại kính hiển vi và gần như tạo ra hình ảnh 3D của mẫu như thể chúng được tạo ra bằng kính hiển vi khác, hiện đại hơn.

“Đây là phương pháp mới, rất mạnh mẽ có sự hỗ trợ của kỹ thuật học sâu để tạo nên hình ảnh 3D về các mẫu vật sống tiếp xúc ít với ánh sáng nhất vì ánh sáng có thể ảnh hưởng xấu đến các mẫu”, Aydogan Ozcan, giáo sư điện và máy tính và là đồng tác giả nghiên cứu cho biết.

Ngoài để các mẫu vật tránh được liều lượng ánh sáng có khả năng gây hại, hệ thống này có thể cung cấp cho các nhà sinh vật học và các nhà nghiên cứu khoa học sự sống một công cụ mới để chụp ảnh 3D đơn giản, nhanh và ít tốn kém hơn nhiều so với các phương pháp hiện tại. Cơ hội để sửa chữa quang sai sẽ cho phép các nhà khoa học nghiên cứu sinh vật sống để thu thập dữ liệu từ các hình ảnh, đáng lẽ không thể sử dụng được. Các nhà nghiên cứu cũng có quyền truy cập ảo vào các thiết bị đắt tiền và phức tạp.

Nghiên cứu này dựa trên một kỹ thuật trước đó mà Ozcan và các cộng sự của ông đã phát triển, cho phép tạo ra hình ảnh kính hiển vi huỳnh quang 2D có độ phân giải siêu cao. Cả hai kỹ thuật này đều cải tiến kính hiển vi bằng cách dựa vào kỹ thuật học sâu - sử dụng dữ liệu để “đào tạo” mạng lưới thần kinh, một hệ thống máy tính mô phỏng não người.

Deep-Z được “dạy” sử dụng hình ảnh thử nghiệm từ kính hiển vi huỳnh quang quét, lấy hình ảnh tập trung tại nhiều độ sâu để thu được hình ảnh 3D của mẫu. Trong hàng nghìn lần đào tạo, mạng lưới thần kinh đã học cách chụp ảnh 2D và suy ra các lát 3D chính xác ở độ sâu khác nhau trong mẫu. Sau đó, khung Deep-Z được kiểm tra.

Nhóm nghiên cứu đã áp dụng khung Deep-Z cho hình ảnh của C. Elegans, loài giun tròn là mô hình phổ biến trong khoa học thần kinh vì nó có hệ thống thần kinh đơn giản và được hiểu rõ. Khi chuyển đổi một bộ phim 2D về loài giun này sang 3D, từng khung hình, các nhà nghiên cứu có thể theo dõi hoạt động của từng tế bào thần kinh trong cơ thể giun. Và bắt đầu bằng một hoặc hai hình ảnh 2D của C. Elegans được chụp ở các độ sâu khác nhau, Deep-Z đã tạo ra hình ảnh 3D ảo cho phép nhóm nghiên cứu xác định các tế bào thần kinh riêng lẻ trong giun, phù hợp với đầu ra 3D của kính hiển vi quét, ngoại trừ cho sinh vật sống tiếp xúc ít ánh sáng nhất.

Các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng Deep-Z có thể tạo ra hình ảnh 3D từ các bề mặt 2D nơi các mẫu bị nghiêng hoặc cong - mặc dù mạng lưới thần kinh chỉ được đào tạo với các lát 3D hoàn toàn song song với bề mặt của mẫu.

Trong các thí nghiệm khác, Deep-Z đã được đào tạo với hình ảnh từ hai loại kính hiển vi huỳnh quang: trường rộng cho toàn bộ mẫu tiếp xúc với nguồn sáng; và tiêu điểm, sử dụng tia laser để quét từng phần của mẫu. Nhóm nghiên cứu đã chỉ ra rằng khung của họ sau đó có thể sử dụng hình ảnh kính hiển vi trường rộng 2D về mẫu để tạo ra hình ảnh 3D gần giống với hình ảnh được chụp bằng kính hiển vi đồng tiêu. Chuyển đổi này có giá trị vì kính hiển vi đồng tiêu cho hình ảnh sắc nét hơn, có độ tương phản cao hơn so với trường rộng. Mặt khác, kính hiển vi trường rộng chụp ảnh với chi phí thấp hơn và ít yêu cầu kỹ thuật hơn.

“Đây là nền tảng thường áp dụng cho các cặp kính hiển vi khác nhau, mà không chỉ chuyển đổi từ trường rộng sang tiêu điểm”, Yair Rivenson, phó giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại UCLA nói. “Mỗi loại kính hiển vi có ưu, nhược điểm riêng. Với khuôn khổ này, bạn có thể khai thác tốt nhất cả hai thế giới bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để kết nối các loại kính hiển vi khác nhau bằng kỹ thuật số”.
http://www.vista.gov.vn
Tin, bài cùng lĩnh vực
Các nhà nghiên cứu xác định cơ chế biến da trở thành một hàng rào bảo vệ (05/6/2020)
Thiết kế các hạt nano kích thích hệ thống miễn dịch giúp nó tấn công các khối u (05/6/2020)
Protein có nguồn gốc từ nấm tăng cường cơ bắp tốt hơn protein sữa (03/6/2020)
Nga cấp phép loại thuốc đầu tiên chữa COVID-19 (03/6/2020)
Theo dõi nước thải có thể dự báo điểm nóng Covid-19 trước một tuần (01/6/2020)
Tích hợp năng lượng gió, sóng, mặt trời trong trạm phát điện nổi trên biển (01/6/2020)
Sử dụng nấm men để tái tạo SARS-CoV-2: Thay đổi cách tiếp cận trong phân lập virus (29/5/2020)
Chế tạo thành công mắt nhân tạo như mắt thật (26/5/2020)
Ánh sáng màu tím kích hoạt một cách có chọn lọc cơ chế tác dụng của thuốc trong các nhóm tế bào nhỏ (26/5/2020)
Thử nghiệm vaccine phòng COVID-19 trên hơn 10.000 người (26/5/2020)
Thiết kế vắc-xin từ protein nhân tạo (26/5/2020)
Lần đầu tiên thử nghiệm thành công tế bào gốc phôi điều trị bệnh gan (25/5/2020)
Rút ngắn quá trình phát triển các vật liệu bền hơn nhờ học máy (25/5/2020)
Hai ca bệnh tim đầu tiên được điều trị bằng tế bào gốc vạn năng (25/5/2020)
AI chưa đủ chính xác và ổn định trong tái tạo hình ảnh y khoa (22/5/2020)
Lần đầu tiên thử nghiệm thành công tế bào gốc phôi điều trị bệnh gan (22/5/2020)
Các nhà khoa học phát triển kỹ thuật điều trị thần kinh siêu âm không xâm lấn (21/5/2020)
Thuốc tiêm phòng ngừa HIV dài hạn (21/5/2020)
Tìm ra kháng thể ngăn chặn được nguy cơ nhiễm COVID-19 (21/5/2020)
Mỹ thử nghiệm thuốc ngừa HIV cho kết quả tích cực (20/5/2020)
Đột phá giúp khôi phục thị lực cho người mù (19/5/2020)
Vaccine chống Covid-19 thử nghiệm trên người cho kết quả khả quan (19/5/2020)
Các nhà khoa học Israel phát triển phương pháp chụp ảnh 3D các quá trình di chuyển của các tế bào sống (19/5/2020)
Mỹ phát triển lõi lò phản ứng làm bằng công nghệ in 3D (15/5/2020)
Israel thử nghiệm thành công thuốc điều trị bệnh COVID-19 (15/5/2020)
Biến chất thải nhựa bọt thành vật liệu giá trị cao (15/5/2020)
Tấm năng lượng mặt trời tự "đổ mồ hôi" để làm mát (15/5/2020)
Kỹ thuật siêu âm có thể điều trị bệnh Alzheimer (13/5/2020)
Mỹ thử nghiệm vaccine COVID-19 trên 600 người (13/5/2020)
Trích xuất chitin từ vỏ giáp xác nhờ trái cây thải loại (13/5/2020)
Mô đun tách nước: nguồn năng lượng vĩnh cửu (13/5/2020)
Nghiên cứu tiết lộ chiến lược một bước cho tái chế nhiên liệu hạt nhân đã sử dụng (13/5/2020)
Sản xuất ethylene hiệu quả, thân thiện với môi trường nhờ chất xúc tác mới (13/5/2020)
Vòng tay giám sát mức phơi nhiễm với bụi và Covid-19 (11/5/2020)
Các nhà nghiên cứu tìm ra cách mới để phát hiện tin tức giả (11/5/2020)
Đột phá: Các nhà khoa học phát minh ra loại gel có thể hàn gắn mọi vết thương trên cơ thể và trong cả nội tạng (11/5/2020)
Nhật Bản sản xuất thành công kháng thể nhân tạo chống SARS-CoV-2 (11/5/2020)
Lọc nước bằng máy tạo hơi nước hữu cơ giá rẻ (27/4/2020)
Công bố bản đồ địa chất mặt trăng hoàn chỉnh nhất (27/4/2020)
Hình ảnh 3D chi tiết chưa từng có của tế bào sống (22/4/2020)
Khử trùng tay bằng năng lượng mặt trời giành chiến thắng Global Hack (22/4/2020)
Cảm biến sinh học phát hiện nCoV dưới một phút (22/4/2020)
Pin proton hữu cơ mới tích trữ năng lượng bền vững (21/4/2020)
Tìm ra vật liệu khẩu trang từ bã mía chặn được virus SARS-CoV-2 (21/4/2020)
Các lợi ích xử lý dữ liệu quang học từ công nghệ di động mới (21/4/2020)
Xét nghiệm nước bọt đầu tiên chẩn đoán COVID-19 (21/4/2020)
Phương pháp tinh chỉnh các vật liệu oxit phức hợp mới (21/4/2020)
Công nghệ máy bay không người lái mới phát hiện người có triệu chứng mắc Covid-19 (21/4/2020)
Thiết bị cách ly giúp ngăn lây nhiễm khi điều trị COVID-19 (21/4/2020)
Xét nghiệm mới phát hiện chính xác virus SARS-CoV-2 trong vài phút (17/4/2020)
Tải ứng dụng Khai báo y tế toàn dân NCOV
Ứng dụng trên IOS
Ứng dụng trên Android
Quyết định số 726/QĐ-UBND về việc Quyết định v/v phê duyệt danh mục nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp tỉnh (Lần 1, năm 2020)

Quyết định số 3110/QĐ-UBND về việc Quyết định v/v Phê duyệt đề tài: Nghiên cứu xây dựng mô hình ứng dụng tiến bộ khoa học công nghệ trong nuôi cá chình lồng tại Quảng Trị

Quyết định số 214/QĐ-SKHCN về việc Quyết định phê duyệt danh mục nhiệm vụ thường xuyên theo chức năng của Trung tâm Nghiên cứu, ứng dụng và Thông tin KH_CN thực hiện năm 2020

Quyết định số 2625/QĐ-UBND về việc Quyết định v/v phê duyệt đề tài: "Đánh giá nhu cầu thị trường lao động và đề xuất các giải pháp về đào tạo nhằm phát triển nguồn nhân lực tỉnh Quảng Trị giai đoạn 2019 - 2025 và tầm nhìn đến năm 2030"

Quyết định số 221/QĐ-SKHCN về việc Quyết định về việc thành lập Đoàn thẩm tra về An toàn và kiểm soát bức xạ

Quyết định số 222/QĐ-SKHCN về việc Quyết định về việc thành lập Đoàn thẩm tra về An toàn và kiểm soát bức xạ tại cơ sở phòng khám Đa khoa Tâm An

Báo cáo số 94/BC-SKHCN về việc Báo cáo kết quả 5 năm thực hiện Nghị quyết Đại hội Đảng bộ tỉnh lần thứ XVI trong lĩnh vực Khoa học và Công nghệ

Kế hoạch số 31/KH-SKHCN về việc Kế hoạch Thực hiện Chỉ thị số 10/CT-TTg ngày 22/4/2019 của Thủ tướng Chính phủ về việc tăng cường xử lý, ngăn chặn có hiệu quả tình trạng nhũng nhiễu, gây phiền hà cho người dân, doanh nghiệp trong giải quyết công việc

Quyết định số 272/QĐ-SKHCN về việc Quyết định Ban hành Quy trình triển khai thực hiện Chính sách hỗ trợ ứng dụng, nhân rộng các kết quả khoa học và công nghệ trên địa bàn tỉnh Quảng Trị giai đoạn 2017 - 2025

Quyết định số 27/QĐ-SKHCN về việc Về việc ban hành Quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của Trung tâm Nghiên cứu, Ứng dụng và Thông tin KH&CN Quảng Trị

Thông báo về việc tổ chức cuộc thi "Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo" tỉnh Quảng Trị năm 2020

Báo cáo kiểm tra về tiêu chuẩn, đo lường, chất lượng và nhãn hàng hóa trước, trong và sau Tết Nguyên đán Canh Tý năm 2020

Báo cáo tình hình giám sát, đánh giá tổng thể đầu tư năm 2019

Thông báo đề xuất tham gia Chính sách hỗ trợ ứng dụng, nhân rộng các kết quả KH_CN thực hiện năm 2020

Quyết định về việc giao dự toán thu, chi ngân sách Nhà nước (đợt 1) Kinh phí sự nghiệp khoa học và công nghệ năm 2020

Quy chế tiếp công dân của Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Quảng Trị
Nội quy tiếp công dân
Thống kê lượt truy cập
Số người online 654
Hôm nay 3.231
Hôm qua 2.959
Tất cả 2.009.066

© CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUẢNG TRỊ
Cơ quan chủ quản: Sở Khoa học và Công nghệ Quảng Trị
Chịu trách nhiệm: Trần Ngọc Lân, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ
 204 Hùng Vương, Đông Hà; ĐT: 0233.3550 382. Hệ thống chạy tốt nhất trên trình duyệt Cốc cốc.

Thiết kế và xây dựng: Trung tâm Nghiên cứu, Ứng dụng và Thông tin KH&CN
Ghi rõ nguồn Dostquangtri khi sử dụng thông tin từ website này