Az NPJ – Systems Biology and Applications oldalán jelent meg kutatóink cikke

2025.04.16.

A publikáció az „Enhancing yeast cell tracking with a time-symmetric deep learning approach” címet viseli és az  IFOM partnerségével készült, mely Európa egyik legjelentősebb rákkutató intézete. 

Az IFOM csapata számos kísérletet végez élesztő sejteken, ahol fontos pontosan követni a sejtek mozgását, mivel ez sokat elárul róluk. Erre viszonylag sok megoldás létezik már, ami ezt a feladatot automatikusan elvégzi, azonban egyik módszer sem teljesen pontos. A kutatóink - Szabó Gergely, Andrea Ciliberto és Horváth András - célkitűzése az volt, hogy ezen javítson, növelje a sejtmozgás meghatározásának pontosságát.

Módszertanilag két fontos újdonságot vezettek be. Elsőként azt, hogy a más meglévő módszerrel ellentétben a mikroszkópos mintáknál egyaránt felhasználtak jövőbeli és múltbeli információkat annak érdekében, hogy a sejtek útvonala minél pontosabban azonosítható legyen.

Második változtatásként felhasználták a képi adat olyan apró jellemzőit, mely segítséget ad abban, hogy kikövetkeztethető legyen, merre mozdul majd a sejt a továbbiakban. A mesterséges intelligenciát tanították arra, hogy egy sejt korábbi mozgásának adataiból próbálja megjósolni, hogy egy következő képkockán hol lehet a szóban forgó sejt.

 

A cikkről részletesen ITT tájékozódhat.

Események

05.
2025. jún.
ITK
Szülői Fórum és Nyílt nap 2025
Pázmány ITK
20.
2025. jún.
ITK
Kari TDK konferencia 2025 tavasz
Pázmány ITK
08.
2025. júl.
ITK
Diplomaátadó ünnepség 2025 nyár
Pázmány ITK
További események
szechenyi-img-alt