在显微成像中，一幅图像抵得上千言万语，但前提是我们能够从中提取有意义的数据。手动分析显微图像可能是一个漫长而枯燥的过程，而且容易出现人为误差和偏差。
使用机器学习算法进行自动图像分析时，会通过专用软件从数码显微镜图像中提取特定数据。机器学习算法可以经过训练来识别图像中的特定对象、模式和形状，收集定量信息，从而优化并加快图像分析。
运用人工智能(AI)技术分析显微图像具有许多重要优势，包括：
1.节省大量时间
使用机器学习算法，研究人员可以快速分析大量的图像集，从中提取有意义的信息，所需时间只是手动图像分析所需时间的一小部分。
2.简化工作流程
自动图像分析可简化工作流程，因为您只需提供要分析对象的示例，而不必提供用来定义这些对象的具体参数（如强度阈值、尺寸范围等）。
3.提供可靠的无偏性结果
手动图像分析容易出现人为误差，而人工智能辅助分析则可确保提供高精确度的无偏性结果。
自动图像分析法的工作原理是什么？
那么，机器学习究竟是什么？自动图像分析法的工作原理是什么？
机器学习是人工智能(AI)的一个分支，目的是创建能够自动学习并提高准确度的算法。总的来说，在显微图像分析中使用机器学习时，首先要用数据对专门的软件进行训练，使其做出准确的预测。在此过程中，系统首先学习从数据中提取相关特征。然后利用这些信息自行对新数据做出判断。
在实践中，这意味着您可以训练软件如何为您分割图像，使它学会自行正确识别相关的图像片段，并提供您所需要的输出。
一旦经过训练，算法就能够准确地重现与人类用户相同的输出，并且将相同的分割模式应用于其他图像。
要使用机器学习算法自动分析图像，您只需执行以下三步：
1.训练算法
通过提供示例（例如标记背景与有用的结构）来训练软件如何分割您的图像。
2.预览
为确保对机器学习模型进行最佳训练，您可以预览结果并在必要时提供更多示例或修改输入。
3.加载您的图像并获得您需要的结果
现在，您可以使用模型对图像进行自动分析，获得期望的结果。
视频：使用Pixel Classifier增强/分离 3 个细胞区域（细胞核、细胞质和细胞膜）与1个荧光染色。显示分析工作流程：使用绘图工具标注，通过预览验证，训练并应用于整个数据集
例如，机器学习算法可用于以下类型的分析：
量化蛋白质水平和分布
细胞分析
细胞分裂分析
基因表达分析
数码显微图像由成千上万个像素组成，图像中的每个像素都有一个特定的值。机器学习算法使用像素信息来计算图像中显示的各个对象的尺寸、形状和模式。
像素分类算法根据像素特征、周围邻近像素的特征以及用户的标注来为像素分配标记。与手动设置图像阈值和掩模相比，对 像素分类器 进行训练有助于在分析中包含更复杂的分类和信息。重要的是，像素分类可用于进行自动图像分割，此过程将数码图像分离成几个具有相似特性的区域。
图像分割的一个例子是设置阈值，将不同对象或其他相关信息分离开。在自动图像分割中，用户可以训练像素分类器分配标记，使软件可以自动分割大型的数码图像数据集。
训练机器学习算法进行自动分割只需几个简单的步骤：
提供感兴趣对象的示例
标记像素并识别您感兴趣的区域(ROI)
自动分析整个数据集
一旦模型得到训练和优化，就可以提供快速而可靠的结果，而且算法可以不受限制地使用，并在同事和团队之间共享，便于进一步微调和训练。
