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问答：生物图像的人工智能分析——缺少什么？
缺乏激励措施和元数据标准采用率低限制了人工智能在生物图像分析方面的潜力——社区倡议提出了解决方案。
来源:英国物理学家网首页缺乏激励措施和元数据标准采用率低限制了人工智能在生物图像分析方面的潜力——社区倡议提出了解决方案。
人工智能可以在数百万张显微镜图像中发现微妙的模式，或者在几秒钟内将患者扫描与数千张其他扫描进行比较。然而，涉及元数据、激励措施、格式和可访问性的一些技术和文化障碍阻碍了这一进程。
显微镜图像BioImage Archive 团队负责人 Matthew Hartley (MH) 和生物信息学家 Teresa Zulueta Coarasa (TZC) 解释了社区驱动的建议如何提供帮助。
什么是元数据，为什么它现在在生物成像中很重要？
MH：元数据本质上是图像和注释周围的上下文。它解释了我们所看到的内容以及如何为图像添加标题——何时、何地以及在什么条件下。
对于人工智能训练，元数据使数据集可解释、可重用，并且在生成它的实验室之外具有价值。挑战在于不同的实验室以不同的方式记录元数据，这使得其他实验室很难重用他们的数据。就标准达成一致有助于每个人都说同一种语言。
您的论文提出了改善人工智能应用生物图像重用的指南。您是如何制定这些指南的？
已发布 自然方法我们如何提高人工智能应用中生物图像的重用？
元数据标准，例如 REMBI显微镜设备使用多种格式，具体取决于制造商。我们需要确保通用、可互操作的数据格式，以便实验室可以轻松共享和重复使用图像。