华盛顿大学研究人员开发出深度学习软件 Omnipose，能帮助解决在显微镜图像中识别各种微小细菌的挑战。研究论文发表在《自然·方法学》杂志上。Omnipose 的源代码托管在 GitHub 上，采用非商业许可证。研究人员发现，在大型细菌图像数据库上训练的 Omnipose 在表征和量化混合微生物培养物中的无数细菌方面表现良好，并消除了其前身可能出现的一些错误。此外由于不同细菌的光学特性存在差异，Omnipose 在克服识别问题方面表现出色。研究人员称，Omnipose 在各种细胞形态和模式上的高性能，可能会从以前无法访问的显微镜图像中解开信息，这或将改变生物图像分析的游戏规则。