深度学习可识别显微照片中的细菌  

出　　处：《机床与液压》2022年第20期193-193,共1页Machine Tool & Hydraulics

摘　　要：美国华盛顿大学研究人员开发出一种深度学习软件Omnipose,其能帮助解决在显微镜图像中识别各种微小细菌的挑战。研究人员发现,在大型细菌图像数据库上训练的Omnipose在表征和量化混合微生物培养物中的无数细菌方面表现良好,并消除了其前身可能出现的一些错误。此外,由于不同细菌的光学特性存在差异,Omnipose在克服识别问题方面表现出色。

关 键 词：图像数据库 深度学习 显微镜图像 显微照片 美国华盛顿大学 识别问题 光学特性 细菌 

分 类 号：R319[医药卫生—基础医学] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]