Liezel Labios, Kaliforniya Universiteti – San Dieqo tərəfindən

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Açılmış kor-SIM alqoritminin sxematik diaqramı. Müəllif: Zachary Burns

Kaliforniya Universitetinin San Dieqo mühəndisləri süni intellektdən istifadə edərək canlı hüceyrələrin daxili işini real vaxt rejimində izləmək üçün yeni bir yol hazırlayıblar. Bu proses həm adi mikroskoplardan iki dəfə daha kəskin görüntülər çəkir, həm də videonu hamar şəkildə izləmək üçün kifayət qədər sürətlidir.

“Nature Communications” jurnalında dərc olunan bu irəliləyiş , əvvəllər yavaş və hesablama baxımından intensiv olan prosesi etibarlı, yüksək keyfiyyətli şəkilləri dərhal və yalan detallar olmadan istehsal edən bir alqoritmə çevirən bir alqoritmə əsaslanır. Bu, qabaqcıl mikroskopiyanı gündəlik tədqiqatlar üçün daha praktik edə bilər.

Bu texnika, nümunəyə naxışlı işığı əks etdirməklə və az sayda təsviri birləşdirməklə təsvir detallarını artıran strukturlaşdırılmış işıqlandırma mikroskopiyası (SIM) adlanan geniş yayılmış görüntüləmə metoduna əsaslanır. SIM, canlı hüceyrələri öyrənmək üçün xüsusilə faydalıdır, çünki o, sürətli işləyir və hüceyrələrə zərər verə biləcək işığa məruz qalmanı minimuma endirir. Lakin, bəzi SIM sistemlərinin istifadəsi çətindir, çünki onlar işıq nümunələrinin dəqiq kalibrlənməsini tələb edir. Bu işıq nümunələrindəki kiçik səhvlər belə görüntü keyfiyyətini aşağı sala bilər. Bununla yanaşı, təsadüfi işıq nümunələrindən istifadə edən daha sadə SIM sistemləri tez-tez hər kadr üçün saniyələr və ya dəqiqə çəkə bilən yavaş görüntü emalından əziyyət çəkir.

Bu çətinliklərin öhdəsindən gəlmək üçün UC San Diego Jacobs Mühəndislik Məktəbinin Elektrik və Kompüter Mühəndisliyi kafedrasının professoru Zhaowei Liu-nun rəhbərlik etdiyi bir qrup, texnikanın unrolled blind-SIM (UBSIM) adlanan təkmilləşdirilmiş versiyasını hazırladı. Süni intellekti görüntünün yenidən qurulması prosesinə inteqrasiya etməklə, UBSIM, daha sadə aparat təminatını qoruyarkən yüzlərlə, minlərlə dəfə daha sürətli yüksək keyfiyyətli şəkillər istehsal edir. Bu o deməkdir ki, alimlər emalın bitməsini gözləmək əvəzinə, ətraflı şəkilləri çəkildikcə görə bilərlər.

Metod , görüntülərin necə formalaşdığı fizikasından qaynaqlandığı üçün , bəzən ənənəvi süni intellekt əsaslı yanaşmalarda müşahidə olunan yanlış detalların daxil edilməsi riskini də aradan qaldırır.

“Bu alqoritmlə bağlı ən həyəcanverici irəliləyişlərdən biri artefaktların və halüsinasiyaların aradan qaldırılmasıdır”, – deyə tədqiqatın ilk müəllifi, Liunun laboratoriyasında elektrik və kompüter mühəndisliyi üzrə doktorant Zakari Börns bildirib. “Hal-hazırda bir çox neyron şəbəkə əsaslı modellər yeni məlumatlara tətbiq edildikdə saxta strukturlar təsəvvür edə bilir. Bu, bu süni intellekt modellərindən istifadə edən alimlər üçün əsas problemdir – onlar müşahidə etdikləri hüceyrədəki strukturların real olduğuna inanmalıdırlar. Optik fizikanı inteqrasiya etməklə modelimiz bu problemləri aradan qaldırır və dəqiq istifadə edilə biləcəyinə inam yaradır.”

Canlı hüceyrələrlə aparılan sınaqlarda UBSIM saniyədə 50 kadra qədər yüksək qətnaməli video istehsal etdi. Videoda endoplazmatik retikulum kimi strukturlarda real vaxt rejimində sürətli dəyişikliklər aşkar edildi.

Liu bildirib ki , “UBSIM ilə super qətnaməli təsvir heç bir nəzarət olmadan real vaxt rejimində yenidən qurulub göstərilə bilər və bu da super qətnaməli mikroskopiyanı ənənəvi işıq mikroskopu qədər rahat edir. Bu, istifadəçi təcrübəsini və kəşflər üçün super qətnaməli mikroskopiyanın istifadəsinin effektivliyini əhəmiyyətli dərəcədə artıracaq.”

Nəşr detalları

Zachary Burns və digərləri, Nəzarətsiz alqoritm açma yolu ilə yüksək sürətli kor strukturlaşdırılmış işıqlandırma mikroskopiyası, Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-026-68693-w . www.nature.com/articles/s41467-026-68693-w

Jurnal məlumatları: Nature Communications 

Əsas anlayışlar

Süni intellekt

Kaliforniya Universiteti – San Dieqo tərəfindən təmin edilir