——佐治亚理工学院和埃默里大学（Georgia Tech and Emory University）团队创建了开源工具，让研究人员利用人工智能分析任何成像设备收集的动态和静止图像

过去几十年来，生物医学成像技术不断进步，使研究人员能够以前所未有的精细程度捕捉静止和动态图像。然而，分析这些图像通常仍然是一个手动的、容易出错的过程，无法最大限度地发挥图像在理解生物系统方面的价值。

佐治亚理工学院和埃默里大学的一个团队创建了一个简单易用的软件程序来提供帮助。它允许任何拥有成像数据的研究人员利用强大的人工智能算法，并从他们的实验中发现新的见解，而无需知道如何编写复杂的计算机代码。

该软件名为iCLOTS，是一款开源软件，可在专门的网站上免费获得，并提供大量文档和指导。该团队《自然·通讯》（Nature Communications）杂志上介绍了该软件以及它如何帮助加深对实验数据的理解。

Meredith Fay说：“大量的数学家和数据科学工程师正在创造非常出色的算法，再由临床医生和研究人员使用这些算法。但这两者之间存在脱节，最需要这些算法的人却无法获得它们。”Meredith Fay领导的团队创建了iCLOTS，并于今年5月完成了她在佐治亚理工学院和埃默里大学华莱士·库尔特（Wallace H. Coulter）生物医学工程系的博士学位。

她说：“他们对血液学、医学或生物工程非常了解，但并不能很好地利用他们的时间学习编码和制作软件。我们把各种图像处理和人工智能算法放到了这个简单的交互式软件包中，这样任何人都可以使用这些方法"。

Meredith Fay是这项研究的第一作者，她与两个校区的团队以及她的博士生导师Wilbur Lam共同完成了这项研究。他承认现有的软件解决方案非常复杂，他甚至无法使用。

“Meredith找到了一个很好的平衡点，即用户可以接触到足够多的参数，他们可以对这些参数进行调整，这样软件就可以通用于从任何类型的显微镜设备中获取的任何类型的图像或视频。”库尔特生物医学工程系教授兼埃默里医学院创新副院长Lam说：“与此同时，它也不会给他们带来太大的负担，让他们必须阅读手册或获得博士学位才能学会如何使用它。”

生物医学研究人员可用的其他分析软件通常只适用于一种特定的实验或显微系统。即便如此，要使用系统最强大的功能，也需要在软件编码方面拥有丰富的专业知识。

Lam说，他们制作iCLOTS是为了补充这些功能并使之民主化，而不是与现有工具竞争。他们还将其开源，希望其他人能在此基础上开发出更好的生物医学研究工具。

该软件采用了现有的、经过充分验证的算法，包括一些用于引导自动驾驶汽车的相同方法。虽然设计用于处理任何成像数据，但研究人员主要关注微流体平台——通常是具有微或纳米级通道的小型计算机芯片类设备，用于研究运动中的细胞或生物流体。复杂的尺寸和不断移动的样本使这些实验成为最棘手的研究之一。

“视频分析是一个较新的问题，破解它的人并不多。”Lam说：“要进行复杂的分析并不容易，因为这些图像是移动的。Meredith能够利用这些现有的算法，并以非常有用的方式应用它们。”

为了验证该工具的有效性，Fay对其进行了一系列重复性和敏感性测试。该团队还在各种已发布的数据集上进行了尝试，并将软件的分析结果与研究结果进行了对比。他们还将iCLOTS的分析结果与人工观察图像或视频得出的结果进行了比较。

在验证测试期间，该软件从Lam实验室的各种项目数据中发现了一些可能被忽略的见解。例如，研究团队报告了对镰状细胞病中血细胞机械特性的新观察结果，以及败血症患者血流速度的变化，这表明血液粘度发生了变化。

“其中一些原因是iCLOTS能够提供更高的分辨率：我的同事们不仅知道某种临床类型的细胞数量更多，他们还知道这些细胞也更小，具有不同的形态。”Fay说，他现在是杜克大学（Duke University）的博士后研究员。“我们在论文中提出论点，所有这些额外的细节都能让我们提出新层次的假设。”

Lam说，这表明他们的工具具有推动研究的潜力：“这又回到了现在很多东西的标准都是人工操作的问题。这很讽刺，对吧？你拥有高科技的实验设备，但分析却全靠手工完成。通过使用我们的软件，你可以得到很多有趣的数据和很多很酷的数据解读方法。软件本身可以帮助我们提出假设，从而推动和扩展研究。”

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来源：佐治亚理工学院和埃默里大学华莱士·H·库尔特生物医学工程系官网
标题：New Software Means Biomedical Researchers Don't Have to Be Computer Scientists Too