Abordagens de aprendizado de máquina e visão computacional para perfilagem fenotípica

Com os recentes avanços em microscopia automatizada de alta capacidade, houve uma demanda crescente por estratégias computacionais eficazes para analisar dados baseados em imagens em grande escala. Para isso, abordagens de visão computacional têm sido aplicadas à segmentação celular e extração de características, enquanto abordagens de aprendizado de máquina foram desenvolvidas para auxiliar na classificação fenotípica e agrupamento de dados adquiridos a partir de imagens biológicas. Aqui, fornecemos uma visão geral dos métodos de visão computacional e aprendizado de máquina comumente utilizados para gerar e categorizar perfis fenotípicos, destacando a utilidade biológica geral de cada abordagem.