論文の概要: Applications and Challenges of AI and Microscopy in Life Science Research: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13135v1
- Date: Wed, 22 Jan 2025 08:32:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 15:55:43.229697
- Title: Applications and Challenges of AI and Microscopy in Life Science Research: A Review
- Title（参考訳）: 生命科学研究におけるAIと顕微鏡の応用と課題
- Authors: Himanshu Buckchash, Gyanendra Kumar Verma, Dilip K. Prasad,
- Abstract要約: 本稿では,生命科学におけるAIと顕微鏡の交わりについて考察し,その潜在的な応用と関連する課題を強調した。
我々は、さまざまな生物学的システムがAIからどのような恩恵を受けることができるのかを詳細にレビューし、このドメイン固有のデータの種類とラベル付け要件を強調します。
特に顕微鏡データに注意が向けられ、この情報を処理し解釈するのに必要な特定のAI技術を探究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.771558261139913
- License:
- Abstract: The complexity of human biology and its intricate systems holds immense potential for advancing human health, disease treatment, and scientific discovery. However, traditional manual methods for studying biological interactions are often constrained by the sheer volume and complexity of biological data. Artificial Intelligence (AI), with its proven ability to analyze vast datasets, offers a transformative approach to addressing these challenges. This paper explores the intersection of AI and microscopy in life sciences, emphasizing their potential applications and associated challenges. We provide a detailed review of how various biological systems can benefit from AI, highlighting the types of data and labeling requirements unique to this domain. Particular attention is given to microscopy data, exploring the specific AI techniques required to process and interpret this information. By addressing challenges such as data heterogeneity and annotation scarcity, we outline potential solutions and emerging trends in the field. Written primarily from an AI perspective, this paper aims to serve as a valuable resource for researchers working at the intersection of AI, microscopy, and biology. It summarizes current advancements, key insights, and open problems, fostering an understanding that encourages interdisciplinary collaborations. By offering a comprehensive yet concise synthesis of the field, this paper aspires to catalyze innovation, promote cross-disciplinary engagement, and accelerate the adoption of AI in life science research.
- Abstract（参考訳）: 人間の生物学とその複雑なシステムの複雑さは、人間の健康、病気の治療、科学的発見を前進させる大きな可能性を秘めている。
しかしながら、生物学的相互作用を研究する従来の手作業の手法は、しばしば生物学的データの量と複雑さによって制約される。
巨大なデータセットを分析できることが証明された人工知能(AI)は、これらの課題に対処するための変革的なアプローチを提供する。
本稿では,生命科学におけるAIと顕微鏡の交わりについて考察し,その潜在的な応用と関連する課題を強調した。
我々は、さまざまな生物学的システムがAIからどのような恩恵を受けることができるのかを詳細にレビューし、このドメイン固有のデータの種類とラベル付け要件を強調します。
顕微鏡データには特に注意が払われ、この情報を処理し解釈するのに必要な特定のAI技術を探究する。
データの不均一性やアノテーション不足といった課題に対処することで、潜在的な解決策とこの分野の新たなトレンドを概説する。
主にAIの観点から書かれたこの論文は、AI、顕微鏡、生物学の交差点で働く研究者にとって貴重な情報源となることを目的としている。
それは現在の進歩、重要な洞察、オープンな問題を要約し、学際的なコラボレーションを促進する理解を育みます。
この分野の包括的かつ簡潔な合成を提供することで、この論文はイノベーションを触媒化し、学際的な関与を促進し、生命科学研究におけるAIの採用を加速することを目的としている。
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