Nová publikace: „Komplexní řešení struktur chrupavky ve vývojové biologii pomocí automatické segmentace rentgenových počítačových mikrotomografických snímků na bázi hlubokého učení“

Analýza dat rentgenové výpočetní tomografie ve vývojové biologii je stále z velké části založena na manuální anotaci. 3-D morfologie tkání je hodnocena na 3-D modelech získaných ručním vyznačováním oblastí zájmu. Tato činnost stojí výzkumníky stovky hodiny intenzivní práce, které mohou být lépe investovány jinde.

Náš nedávno publikovaný článek se zabývá možností využití umělé inteligence (AI) namísto manuálního vstupu. Navrhli jsme postup založený na hlubokém učení (deep learning), který nám umožňuje produkovat 3-D modely vyvíjející se chrupavčité lebky myších embryí s přesností blížící se lidskému operátorovi provádějícímu tuto činnost manuálně. Zároveň jsou tyto modely vytvořeny ve zlomku času, který byl předtím nezbytný. Více informací o tomto výzkumu na pomezí rentgenové výpočetní tomografie, vývojové biologie a hlubokého učení se dozvíte v našem článku publikovaném v časopise Scientific Reports.

​​