据中国生物技术网10月30日消息，美国华盛顿大学的研究团队开发出深度神经网络图像分割算法Omnipose。经过大型细菌图像数据库训练的Omnipose在描述和量化混合微生物培养物中的各种细菌方面表现良好，并消除了使用其前身工具Cellpose时可能出现的错误。研究表明，Omnipose在混合细菌培养物、抗生素处理的细胞，以及细长或分支形态的细胞上实现了前所未有的分割性能。此外，该算法在克服由于不同细菌的光学特性差异而造成的识别问题方面做得更出色。该算法增强的细胞分割性能促进了对微生物系统的独特见解。相关研究成果发表于Nature Methods期刊。

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