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使用深度学习推动科学图像分析

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发布人:Google Accelerated Science 团队研究员 Samuel Yang

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许多科学成像应用(尤其是显微镜检查)每天可以产生数太字节的数据。这些应用可以从近年来的计算机视觉和深度学习发展中受益。在我们与生物学家联合开展的机器人显微镜应用工作(例如,区分细胞表型)中,我们了解到,汇编可以分离信号与噪声的优质图像数据集是一项困难但重要的任务。我们还了解到,许多科学家不编写代码,但对在自己的图像分析工作中利用深度学习仍然感到非常兴奋。我们可以帮助解决的一项特殊挑战涉及处理失焦图像。即使对于最先进显微镜上的自动对焦系统,糟糕的配置或硬件不兼容性也可能导致图像质量问题。运用自动方式为焦点质量评分可以实现此类图像的检测、问题排查和移除。

内容详见:谷歌开发者中文博客
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精彩评论2

dong  TF豆豆  发表于 2018-4-13 16:44:53 | 显示全部楼层
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dear  TF荚荚  发表于 2018-4-13 22:06:23 | 显示全部楼层
很赞!
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