El texto se enfoca en la aplicación de redes neuronales artificiales en microscopía, y cómo estas tecnologías facilitan el análisis masivo de datos provenientes de bioimágenes. Se destaca que las redes neuronales artificiales reducen tiempos de labor minuciosa, garantizan altos niveles de precisión y permiten su reproducibilidad y cuantificación.
El artículo repasa la historia y evolución de la microscopía desde sus inicios hasta la actualidad, describiendo cómo la microscopía óptica avanzada, como la de fluorescencia y la confocal, ha sido desarrollada para obtener imágenes de alta resolución espacial de eventos celulares experimentales en células vivas.
Se aborda también la importancia de simular condiciones adecuadas para estudiar sistemas biológicos, así como la adquisición de imágenes en 3D y la componente del tiempo. Se señala el proceso de generación de imágenes en 3D y cómo esto implica capturar imágenes en 2D a distintas distancias focales para su posterior reconstrucción tridimensional.
Los autores mencionan la relevancia de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático en microscopía y otras disciplinas, ya que simplifican tareas y permiten el análisis de miles de imágenes en segundos con resultados similares o mejores a los obtenidos por un humano experto. Asimismo, se describe el algoritmo popular de aprendizaje automático llamado “red neuronal artificial” y cómo está inspirado en la forma en que se transmite la información en el cerebro.
El artículo ilustra cómo la IA ha permitido analizar una gran cantidad de datos en microscopía, como la delineación de núcleos en imágenes, la microscopía de superresolución y otras aplicaciones comunes. Además, se discuten las ventajas y desventajas de utilizar algoritmos de aprendizaje automático como las redes neuronales en términos de reproducibilidad, fidelidad, entrenamiento especializado, conocimientos requeridos y acceso a computadoras con alta capacidad de procesamiento.
Finalmente, se destaca la importancia de proporcionar observaciones de calidad a la IA para un buen desempeño en algoritmos de aprendizaje automático supervisado, advirtiendo sobre los posibles sesgos que puedan afectar los resultados. En este sentido, se mencionan proyectos internacionales y organizaciones que buscan facilitar el uso y acceso a estas nuevas herramientas para la comunidad de microscopistas.
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Ideas destacadas
- Las redes neuronales artificiales en microscopía permiten el análisis masivo de datos de bioimágenes, mejorando la precisión y reduciendo tiempo de labor.
- La microscopía confocal y de fluorescencia son técnicas de microscopía óptica avanzada que utilizan la propiedad de fluorescencia de ciertas moléculas.
- Los avances en microscopía buscan simular condiciones adecuadas para observar organismos vivos y adquirir imágenes en 3D y con componente de tiempo.
- La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático simplifican tareas en microscopía, como el análisis de miles de imágenes en segundos y la detección de patrones.
- Las redes neuronales artificiales en microscopía permiten analizar grandes volúmenes de datos, como la delineación de núcleos y la microscopía de superresolución.
- Las ventajas de la IA en microscopía incluyen la reproducibilidad de resultados y la alta fidelidad, aunque también presenta desafíos como la necesidad de entrenamiento especializado y recursos computacionales avanzados.
- Proyectos internacionales como ZeroCostDL4Mic, DeepImageJ y MIA buscan facilitar el uso y acceso a nuevas herramientas de microscopía basadas en IA para la comunidad de microscopistas.
