在顯微成像中，一幅圖像抵得上千言萬語，但前提是我們能夠從中提取有意義的數據。手動分析顯微圖像可能是一個漫長而枯燥的過程，而且容易出現人為誤差和偏差。
使用機器學習算法進行自動圖像分析時，會通過專用軟件從數碼顯微鏡圖像中提取特定數據。機器學習算法可以經過訓練來識別圖像中的特定對象、模式和形狀，收集定量信息，從而優化并加快圖像分析。
運用人工智能(AI)技術分析顯微圖像具有許多重要優勢，包括：
1.節省大量時間
使用機器學習算法，研究人員可以快速分析大量的圖像集，從中提取有意義的信息，所需時間只是手動圖像分析所需時間的一小部分。
2.簡化工作流程
自動圖像分析可簡化工作流程，因為您只需提供要分析對象的示例，而不必提供用來定義這些對象的具體參數（如強度閾值、尺寸范圍等）。
3.提供可靠的無偏性結果
手動圖像分析容易出現人為誤差，而人工智能輔助分析則可確保提供高精確度的無偏性結果。
自動圖像分析法的工作原理是什么？
那么，機器學習究竟是什么？自動圖像分析法的工作原理是什么？
機器學習是人工智能(AI)的一個分支，目的是創建能夠自動學習并提高準確度的算法。總的來說，在顯微圖像分析中使用機器學習時，首先要用數據對專門的軟件進行訓練，使其做出準確的預測。在此過程中，系統首先學習從數據中提取相關特征。然后利用這些信息自行對新數據做出判斷。
在實踐中，這意味著您可以訓練軟件如何為您分割圖像，使它學會自行正確識別相關的圖像片段，并提供您所需要的輸出。
一旦經過訓練，算法就能夠準確地重現與人類用戶相同的輸出，并且將相同的分割模式應用于其他圖像。
要使用機器學習算法自動分析圖像，您只需執行以下三步：
1.訓練算法
通過提供示例（例如標記背景與有用的結構）來訓練軟件如何分割您的圖像。
2.預覽
為確保對機器學習模型進行訓練，您可以預覽結果并在必要時提供更多示例或修改輸入。
3.加載您的圖像并獲得您需要的結果
現在，您可以使用模型對圖像進行自動分析，獲得期望的結果。
視頻：使用Pixel Classifier增強/分離 3 個細胞區域（細胞核、細胞質和細胞膜）與1個熒光染色。顯示分析工作流程：使用繪圖工具標注，通過預覽驗證，訓練并應用于整個數據集
例如，機器學習算法可用于以下類型的分析：
量化蛋白質水平和分布
細胞分析
細胞分裂分析
基因表達分析
數碼顯微圖像由成千上萬個像素組成，圖像中的每個像素都有一個特定的值。機器學習算法使用像素信息來計算圖像中顯示的各個對象的尺寸、形狀和模式。
像素分類算法根據像素特征、周圍鄰近像素的特征以及用戶的標注來為像素分配標記。與手動設置圖像閾值和掩模相比，對 像素分類器 進行訓練有助于在分析中包含更復雜的分類和信息。重要的是，像素分類可用于進行自動圖像分割，此過程將數碼圖像分離成幾個具有相似特性的區域。
圖像分割的一個例子是設置閾值，將不同對象或其他相關信息分離開。在自動圖像分割中，用戶可以訓練像素分類器分配標記，使軟件可以自動分割大型的數碼圖像數據集。
訓練機器學習算法進行自動分割只需幾個簡單的步驟：
提供感興趣對象的示例
標記像素并識別您感興趣的區域(ROI)
自動分析整個數據集
一旦模型得到訓練和優化，就可以提供快速而可靠的結果，而且算法可以不受限制地使用，并在同事和團隊之間共享，便于進一步微調和訓練。
