应用人工智能实现类器官可视化分析的研究进展

摘要

类器官是一种结构和功能高度相似于人体内组织或器官的体外三维细胞聚集体。传统的类器官分析完全依赖对显微镜下捕捉到的类器官图像进行人工标记，这对其多维特征的量化是困难且耗时的。人工智能(AI)技术可自动地对大规模数据进行高通量分析，是更高效的类器官可视化分析模型。本文以计算机视觉领域中常用于类器官量化的技术为基础，对类器官可视化分析的三项基本任务，即图像分类、图像分割及图像跟踪展开综述。旨在总结AI在类器官筛选中的构建策略、应用前景及现存局限性，同时深入分析多任务协同下的多通道网络模型，最终为理解器官发育机制与疾病发展进程提供全新研究视角。

关键词

人工智能 / 深度学习 / 类器官 / 可视化分析 / 高通量分析