AI模型震撼升級：開啟智能細胞分析新紀元
生命科學與數(shù)據(jù)科學已經(jīng)融合。機器視覺和自動化技術的進步使生物學家能夠生成大量的數(shù)據(jù)，深度學習技術是識別數(shù)據(jù)模式和關聯(lián)性的一種強大工具，能夠幫助生物學家識別和提取海量數(shù)據(jù)中隱含的不顯著的相關性。深度學習是一類算法，擅長于識別和利用大型數(shù)據(jù)集中的模式。

傳統(tǒng)算法
解決細胞計數(shù)與活力分析的傳統(tǒng)方法是設計一個函數(shù)：分析什么樣的像素模式傾向于表示細胞的存在？什么樣的細胞形態(tài)傾向于區(qū)分活細胞和死細胞？程序員可以編寫代碼來識別一些特定類型的特征，然后嘗試識別一些特征組合，最后生成所需結(jié)果。這一過程是緩慢而耗時的，分析結(jié)果的準確性取決于程序員的細胞生物學知識。

 
深度學習算法
深度學習采用完全不同的方法：允許計算機根據(jù)數(shù)據(jù)學習自己的函數(shù)，一個獨立于具體問題的模型和算法。我們只需要提供訓練數(shù)據(jù)，它就會自動確定參數(shù)，從而將通用模型轉(zhuǎn)換為能解決具體問題的一個特定函數(shù)。

 
AI模型——想你所想
CytScop的AI模型是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN的模型架構(gòu)的深度學習方法，模型的每一層都是原始圖像的一種新的呈現(xiàn)形式，用比上一層更大、更抽象的特征來描述。
模型運行時，不再需要人為設置各種參數(shù)閾值如直徑、亮度、圓度、系數(shù)等，對不同的細胞類型/生物工藝具有良好的可拓展性與更準確的泛化能力。
AI模型通過海量真實工藝的數(shù)據(jù)訓練與反復測試驗證，自適應各種細胞生長周期的不同形態(tài)（更科學地識別細胞凋亡/團簇團聚等復雜情況）；避免了人為參數(shù)調(diào)整的干預，助力您快速獲取高精密度，高準確度的分析結(jié)果。
在生物制藥工藝過程中，需要細胞培養(yǎng)來生產(chǎn)疫苗和蛋白質(zhì)治療藥物等生物產(chǎn)品，通過準確計算細胞數(shù)量，生產(chǎn)者可以監(jiān)測細胞的生長情況，調(diào)整培養(yǎng)條件以提高產(chǎn)量和產(chǎn)品質(zhì)量，所以細胞計數(shù)在生物制藥工藝過程中起著至關重要的作用。
傳統(tǒng)算法局限了不同生物工藝/細胞系的識別與泛化能力，不可避免地造成了同一細胞系在工藝開發(fā)與生產(chǎn)階段中的各種誤差累積難以解釋。而數(shù)據(jù)完整性與測量的準確性有關，人為改變調(diào)整算法參數(shù)會直接影響測量；必須確保測量設備系統(tǒng)中的算法參數(shù)設置在工藝過程中沒有任何修改。
基于大數(shù)據(jù)訓練的AI模型，不僅大大提高了測量分析精度與準確性；還能幫助企業(yè)尋找數(shù)據(jù)湖（Data Lakes），以滿足FDA的ALCOA+[可歸屬、易讀、同步、原始、準確、完整、一致、持久和可用] 數(shù)據(jù)完整性原則。