新工具TDAExplore可以快速、客观地了解疾病如何改变细胞
一个新的被称为TDAExplore的工具让科学家们快速了解疾病或损伤如何改变身体，直至单个细胞。它采用显微镜提供的详细成像，将其与称为拓扑学的数学热门领域配对，它提供了关于事物如何排列的洞察力，以及人工智能的分析能力。
这是一个高效的系统，它可以学习 20 到 25 张图像，而不是用数百张图像来训练计算机如何识别和分类它们。将显微镜图像分解成这些片段可以实现更准确的分类，减少对计算机“正常”外观的训练，并最终提取有意义的数据。
众所周知，人工智能能够对事物进行“分类”，例如每次识别狗或猫，即使图片模糊，通过首先学习与每只动物相关的数百万个变量，直到它看到一只狗时才认出它，但它无法报告为什么它是一只狗。这种方法需要如此多的图像用于训练目的，但仍然没有提供很多图像统计数据，实际上并不能满足他的目的，这就是为什么他和他的同事制作了一个仅限于拓扑数据分析的新分类器。
最重要的是，TDAExplore 中使用的独特耦合有效且客观地告诉科学家受扰的细胞图像与训练或正常图像信息的不同之处和程度，这也提供了新的想法和研究方向。
一些需要数百张图像来训练和分类图像的机器学习模型并没有描述图像的哪一部分有助于分类。如此庞大的数据需要分析，可能包括 2000 万个变量，需要一台超级计算机。相反，新系统需要相对较少的高分辨率图像，在几分钟内，科学家标准个人计算机就可以完成新的图像分析流程。 TDAExplore 显示一些最大的变化实际上是在细胞内部。获取更多前沿科技 研究进展 访问：https://byteclicks.com
从图像中获取更多更好信息的能力最终意味着由基础科学家生成的信息更加准确，这些信息通常最终会改变人们认为的疾病事实及其治疗方式。这可能包括能够识别以前被忽视的变化，就像新系统在细胞内部指出的那样。
已发表的研究为其他科学家使用 TDAExplore 提供了所有信息。
该研究得到了美国国立卫生研究院的支持。
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