Die Bildverarbeitung im Bereich der Biologie und Medizin ist für viele Branchen von entscheidender Bedeutung. Ein Beispiel hierfür ist die Forschung und Industrie. In der Tat erfordern immer mehr Anwendungen Bildverarbeitung und -analyse.
In der öffentlichen und privaten Forschung werden häufig verschiedene Mikroskopietechniken eingesetzt. Jede dieser Methoden erfordert maßgeschneiderte Analysen, die auf das jeweilige Projekt zugeschnitten sind.
Als Beispiele seien genannt:
Es besteht auch Bedarf an der Untersuchung von Bildern aus anderen Quellen wie MRT, PET oder einfach von Kameras, die einen Patienten filmen, und die den Zugang zu Informationen ermöglichen können, die für die Forschung, Diagnose oder Behandlung von Krankheiten nützlich sind.
Bildanalyse in der Biologie
Die Analyse von Bildern, die durch Mikroskopie gewonnen werden, ermöglicht es, verschiedene Phänomene zu untersuchen, wie z. B. :
- Die Verteilung bestimmter Moleküle in Geweben wie in Anwendungen der räumlichen Transkriptomik),
- Die Segmentierung bestimmter Objekte auf der Ebene einzelner Zellen (wie Organellen, DNA-Regionen oder Kondensate, die bei der Untersuchung von LLPS-Phänomenen nützlich sind),
- Die Segmentierung von Organismen, z. B. von Bakterien,
- Die Klassifizierung von Zellen (in einem Gewebe oder z. B. in einer Cell-Sorting-Anwendung),
- Und das Tracking von Zellen oder anderen Organismen.
Bildverbesserung in der Biologie
Häufig bedeuten komplexe Bildbedingungen, dass die erhaltenen Bilder aufbereitet werden müssen, damit sie verwertbar sind. Zu den häufigsten Anforderungen gehören :
- Die Verbesserung der Bildqualität,
- Die Korrektur des Versatzes zwischen Bildern, die in einem Zeitintervall aufgenommen wurden,
- Die Reduzierung des Hintergrundrauschens mit Hilfe von Denoising- und Deconvolution-Algorithmen,
- Die Normalisierung der Lichtintensität im Bild,
- Die Korrektur von chromatischen Aberrationen,
- ...
Es ist dann sehr üblich, diese Verbesserungen in der Biologie zu verwenden.
Medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme
Die Verwendung von Deep-Learning-Modellen im medizinischen Bereich kann bei der Entscheidungsfindung und Diagnose von Krankheiten helfen oder dazu beitragen, Patienten zu verbessern und besser zu schützen. So können mehrere Anwendungen zu diesem Zweck entwickelt werden.
Deep Learning zur Verbesserung medizinischer Bilder
KI kann bei der Entscheidungsfindung zum Zeitpunkt der Diagnose helfen. Tatsächlich können die Bilder aus diesen Diagnosen dazu verwendet werden, KI-Modelle zu trainieren, um Tumore zu erkennen. Derzeit gibt es Anwendungen wie die Verbesserung der Bildqualität von Computertomographien.
So kann die Strahlendosis reduziert werden, um die Strahlenbelastung des Patienten zu verringern. Der Signalverlust wird durch die algorithmische Verbesserung der Bilder wieder aufgeholt.
Ein konkreter Fall: Superauflösung
Wir können auch ein Beispiel für die Bildverbesserung mit KI-Inferenzen im Rahmen der Superauflösung nennen.
Das Ziel der Superauflösung ist es, einem Rohsignal (hier Pixel) Informationen hinzuzufügen. So führen wir künstlich ein kontrolliertes Upscaling von Bildern durch, um deren Auflösung zu erhöhen und damit die medizinische Analyse und Interpretation zu erleichtern.
Um weitere Informationen zu erhalten, haben wir bereits mehrere Artikel zum Thema Superauflösung erstellt :
In Kürze
Wie bereits kurz beschrieben, ist die Bildanalyse ein unverzichtbares Werkzeug, sei es in der öffentlichen oder privaten Forschung oder im medizinischen Bereich.
Unsere Expertise in der Bildverarbeitung, der Erstellung von Algorithmen und der Entwicklung spezifischer Modelle künstlicher Intelligenz ermöglicht es uns, relevante Lösungen anzubieten und Sie in den verschiedenen Phasen Ihres Projekts zu begleiten.
Schließlich sind die Bereiche Biologie und Medizin sehr oft mit dem Bereich der Strömungsmechanik verbunden. Wir entwickeln auch optische Partikeldiagnostik, um diese Strömungen zu charakterisieren.
Ob Sie ein Forschungslabor oder ein Unternehmen sind, Sie können uns kontaktieren, um eine Lösung zu erhalten, die Ihren Bedürfnissen entspricht, insbesondere für die Bildverarbeitung im Bereich der Biologie und Medizin.
