El aprendizaje automático aplicado a la microscopía acelera el procesamiento de imágenes

Investigadores del IBEC han conseguido reducir drásticamente el tiempo de procesamiento de imágenes de microscopía utilizando herramientas de aprendizaje automático. Con esta nueva técnica han obtenido, en tan solo algunos segundos, un mapa de la composición bioquímica de las células.

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En este nuevo método los investigadores han utilizado un algoritmo de aprendizaje automático que una vez entrenado fue capaz de generar, en segundos, un mapa de la composición bioquímica de células eucariotas a la nanoescala, a partir de imágenes eléctricas obtenidas por microscopía de barrido de fuerzas de alta potencia. Este algoritmo, conocido como “red neuronal”, imita el modo en que operan las neuronas del cerebro humano, y ha permitido generar información del material biológico sin la adición de sustancias externas a la muestra, uno de los principales objetivos en el campo de la biología celular.

 

 

 

“Es el primer estudio que proporciona un mapa de composición bioquímica a la nanoescala tan rápido a partir de mediciones dieléctricas de células eucariotas secas, que clásicamente se consideran extremadamente difíciles de cartografiar debido a su compleja topografía tridimensional”.

 

Martí Checa, investigador del IBEC y primer autor del trabajo.

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