Классификация Изображений Атласа Белков Человека |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-10-09 15:05 Известнейшая площадка для соревнования в решении задач машинного обучения Kaggle предложила участникам решить задачу поиска и классификации белков на изображениях клеток. За лучшее решение будет вручен приз в размере $37000, а его авторов команда проекта The Human Protein Atlas, создающая алгоритм автоматического распознавания белков для «умной» микроскопии, позовет в соавторы статьи в Nature Methods. Данные для тренировки моделей были подготовлены при помощи более чем 300 000 геймеров, которым было предложено разметить белки на изображениях в рамках игры EVE Online. В этом конкурсе Kagglers разработает модели, способные классифицировать смешанные паттерны белков на микроскопических изображениях. Атлас человеческого белка будет использовать эти модели для создания инструмента, интегрированного с их системой смарт-микроскопии для идентификации местоположения белка (ов) из изображения с высокой пропускной способностью. Белки - "исполнители" в клетке человека, выполняющие многие функции, которые вместе обеспечивают жизнь. Исторически сложилось так, что классификация белков ограничивалась отдельными паттернами в одном или нескольких типах клеток, но для того, чтобы полностью понять сложность человеческой клетки, модели должны классифицировать смешанные паттерны в различных клетках человека. Изображения визуализируя протеины в клетках обыкновенно использованы для биомедицинского исследования, и эти клетки смогли держать ключ для следующего прорыва в медицине. Однако, спасибо выдвижения в микроскопию высок-объем, эти изображения произведены на далеко большой побежке чем чего смогите вручную быть оценено. Поэтому, потребность большле чем всегда для автоматизировать биомедицинский анализ изображения для ускорения вникания людских клеток и заболевания. Nature Methods проявили интерес к рассмотрению документа, в котором обсуждаются итоги и подходы к решению этой проблемы. Команда Human Protein Atlas хотела бы пригласить лучшие команды присоединиться в качестве соавторов к написанию этой статьи. Лучшие команды также смогут побороться за специальный приз. Дополнительная информация как для специального приза, так и для соавторства по природным методам будет доступна через дискуссионные посты после завершения основного конкурса. Выражение благодарности Атлас белков человека является шведской инициативой, направленной на картирование всех белков человека в клетках, тканях и органах. Все данные в информационный ресурс открытого доступа, что позволяет проводить исследование протеома человека. В недавней публикации команда Human Protein Atlas продемонстрировала перспективность подходов как гражданской науки, так и искусственного интеллекта в описании местоположения человеческих белков в изображениях, однако текущие результаты еще не приблизились к аннотациям на уровне экспертов (Sullivan et al, Nature Biotechnology, Oct 2018). Источник: www.kaggle.com Комментарии: |
|