本文摘要：美国艾伦细胞科学研究所的科学家用于机器学习技术训练计算机，使其可在不用于荧光标记的情况下更为精确地发现细胞结构。传统的荧光显微镜法用于闪烁分子标记来确认细胞结构，但价格昂贵且每次不能仔细观察一部分结构。 公开发表在新一期《大自然·方法》杂志上的研究表明，这一新的人工智能技术可在黑白图像中分辨享有2万多个蛋白质的人类细胞结构。论文作者之一格雷格·约翰逊说道，该技术可以在更加大尺度上仔细观察细胞结构，特别是在限于于活细胞的观测。

美国艾伦细胞科学研究所的科学家用于机器学习技术训练计算机，使其可在不用于荧光标记的情况下更为精确地发现细胞结构。传统的荧光显微镜法用于闪烁分子标记来确认细胞结构，但价格昂贵且每次不能仔细观察一部分结构。

公开发表在新一期《大自然·方法》杂志上的研究表明，这一新的人工智能技术可在黑白图像中分辨享有2万多个蛋白质的人类细胞结构。论文作者之一格雷格·约翰逊说道，该技术可以在更加大尺度上仔细观察细胞结构，特别是在限于于活细胞的观测。它可用作肿瘤前列腺、再造医学，还可在培育器官或身体的组织时仔细观察细胞如何再次发生动态变化。

据介绍，研究团队用于一种被称作“卷积神经网络”的机器学习技术训练计算机，让后者辨识线粒体等的图像。

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