面向细胞生物学家的人工智能图像分类器

细胞分裂是生物生长和修复的重要过程。细胞生物学家通过观察染色体——包含生物体遗传物质的 DNA 结构——来追踪这一过程。显微镜技术和自动化技术的进步使研究人员能够在短时间内拍摄出更好的染色体图像。然而，他们的分析仍然主要是手动完成的，这通常是一项乏味的任务。对于植物来说尤其如此，它们在染色体大小和数量上表现出巨大的差异。

现在，在最近发表在Chromosome Research的一项研究中，来自的研究人员采取了不同的方法。在冈山大学 Kiyotaka Nagaki 副教授的带领下，他们使用深度学习人工智能 (AI) 对几种植物物种的染色体图像进行了分类。虽然这本身并不是什么新鲜事，但有趣的是，该团队已经表明，即使是非专家也可以轻松使用 AI。

这是如何实现的?Nagaki 博士解释说：“使用 AI 对图像进行分类通常需要高水平的计算机知识。我们所做的是在 McIntosh 计算机上使用适合我们自己的图像样本的 CreateML 应用程序构建 AI 模型。此外，人工智能可以被训练成为一个定制的图像分类器，用于适合自己目的的任何图像。”

该团队使用染色体图像来训练深度学习模型，以检测细胞正在经历“有丝分裂”的图像或图像部分，这是一个单个细胞分裂成两个相同子细胞的过程。他们根据模型正确分类的细胞数量，用测试图像估计其检测精度。

接下来，该团队使用包含来自训练期间未使用的植物物种的有丝分裂细胞的图像对模型进行测试。令他们高兴的是，这些模型正确地区分了这些图像中的有丝分裂细胞。此外，该技术也适用于组织切片中的细胞和不同的细胞分裂过程。

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