Inteligência artificial converte imagens 2D em 3D usando o Deep Learning

Pesquisadores da Universidade da Califórnia, em Los Angeles, conseguiram criar uma técnica que aprimora as capacidades da microscopia de fluorescência. Confira!

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Inteligência artificial converte imagens 2D em 3D usando o Deep Learning

Pesquisadores da Universidade da Califórnia, em Los Angeles, conseguiram criar uma técnica que aprimora as capacidades da microscopia de fluorescência. Esta metodologia permite que o cientista realize o rotulo com precisão das estruturas celulares e tecidos vivos com corantes que brilham sob iluminação especial. Para obter este incremento, foi utilizado inteligência artificial (IA) para transformar uma imagem 2D em layers 3D virtuais, revelando a atividade dentro de organismos.

No início deste mês foi publicado pelos pesquisadores um estudo na Nature Methods, onde foi relatado que seu framework, chamado de "Deep-Z", conseguiu corrigir erros ou aberrações nas imagens como, por exemplo, quando uma amostra está inclinada ou curvada. A tecnologia ainda foi capaz de obter imagens 2D de um tipo de microscópio e gerar imagens 3D como se fossem obtidas por um microscópio mais avançado.

Segundo Aydogan Ozcan, professor da UCLA de engenharia elétrica e engenharia da computação:

"Este é um novo método muito poderoso, que é possibilitado pelo aprendizado profundo para realizar imagens em 3D de espécimes vivos, com a menor exposição à luz, o que pode ser tóxico para amostras."

Imagem ilustrando o Deep-Z. Fonte: scitechdaily
Imagem ilustrando o Deep-Z. Fonte: scitechdaily

Além de proporcionar maior conforto ao poupar espécimes de doses prejudiciais de luz, este software pode oferecer a biologias e pesquisadores de biomédicas em geral, uma nova ferramenta para produzir imagens 3D de maneira mais simples, barata e rápida em comparação com os métodos utilizados atualmente.

O Deep-Z foi criado através do uso de imagens experimentais de um microscópio de fluorescência, que é capaz de tirar fotos focadas em diversos níveis de profundidade para obter imagens 3D das amostras. Através de milhares de sessões, a rede neural aprendeu como processar uma imagem 2D e produzir fatias 3D precisas, nas mais diferentes profundidades dentro de uma amostra.

Segundo Yichen Wu, estudante de graduação da UCLA:

"Esse recurso foi realmente muito surpreendente. Com ele, você pode ver através da curvatura ou outra topologia complexa que é muito desafiadora para a imagem."

Houve outros experimentos onde o Deep-Z foi "treinado" com a utilização de dois tipos de microscópios, um de campo amplo, capaz de expor toda a amostra através de uma fonte de luz, e o confocal, que funciona através de um laser para realizar a digitalização da amostra parte por parte. De acordo com Aydoganm foi possível obter imagens tão boas quanto um microscópio confocal.

Yair Rivenson, co-autor do estudo, disse que:

"Esta é uma plataforma geralmente aplicável a vários pares de microscópios, não apenas à conversão de campo amplo para confocal. Todo microscópio tem suas próprias vantagens e desvantagens. Com essa estrutura, você pode obter o melhor dos dois mundos usando a IA para conectar diferentes tipos de microscópios digitalmente."

O que você achou desta nova tecnologia que se utiliza de IA para aprimorar as imagens dos microscópios? Comente abaixo e compartilhe conosco a sua opinião!

Fonte: scitechdaily, ucla

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