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更新情報

エビデントは、バイオマーカー研究のためのマルチプレキシングツールと革新的な画像解析ソリューションのリーディングカンパニーであるUltivue社と共同で、マルチプレキシング免疫蛍光(mIF)アッセイを用いたホールスライドイメージングの普及に取り組み、トランスレーショナルリサーチの発展を目指します。
病理組織学製品のグローバルリーダーであるサクラファインテックとエビデントは、病理研究用スライド作成と高解像度デジタルスキャンを実現するフルワークフローソリューションを共同で提供する取り組みを米州で開始します。
NanoBiT®を用いた細胞内の局所的なタンパク質間相互作用の可視化
第4回イメージ・オブ・ザ・イヤーの開催が発表されました。今年からは、ライフサイエンス分野に加えてマテリアルサイエンス&エンジニアリング分野の画像も応募対象としてより幅広く募集します。詳細はニュースリリースでご確認ください。
Fluorescence imaging is widely used for many life science applications, and fluorescent nanoprobes are a newer technology that can easily achieve near-infrared excitation imaging by adjusting their chemical composition and size. In this app note, we present an example of near-infrared fluorescent nanoprobe imaging.
ICSI - How to Improve Your Technique(9月27日 日本時間23時~開催予定)
CM20を用いた培養細胞のアッセイ手法:スクラッチアッセイ
胃がんを対象としたAI病理診断支援ソフトウェアの汎用性の向上に成功
オリンパス、 子会社エビデントをベインキャピタルに譲渡 ~エビデントはさらなる成長とイノベーションを加速~
CM20を用いた培養細胞のアッセイ手法:Uボトムマルチウェルプレートにおけるスフェロイド形成
Exceptional Imaging Made Easy: Meet the APEXVIEW™ APX100 All-in-One Microscope(9月1日 15時~開催予定)
スマートサンプルナビゲーターの自動化技術:観察前の準備にかかる時間と手間の解消に貢献
CM20を用いた培養細胞のアッセイ手法:骨髄由来間葉系幹細胞の初代培養
APX100デジタルイメージングシステムに搭載されたグラディエントコントラストのご紹介
自動マクロミクロ撮影オプションを用いた3次元がんスフェロイドの薬剤生存率評価
先進の製造技術に基づく、装置搭載や産業用途向けの新しいMXPLFLN対物レンズを発売。高いフラットネスとNA、および3mmの長作動距離を相反することなく備えた画像の取得が可能です。
FLUOVIEW FV3000 Redを用いたNIRイメージングによる新規蛍光ナノプローブの腫瘍標識性の検証
CM20を用いたヒトiPS細胞由来肝臓オルガノイドの培養条件スクリーニング
オルガノイドイメージングの自動化により、3次元オブジェクトの高速検出と、それに続く高倍率イメージングによる効率的なイメージングを実行することができます。
インキュベーションモニタリングシステム「OLYMPUS Provi CM20」が、2022年レッド・ドット・デザイン賞 プロダクトデザイン部門において最も優れたデザインに贈られる、「ベスト・オブ・ザ・ベスト賞」を受賞。
新発売のAPEXVIEW APX100 デジタルイメージングシステムは、高品質の顕微鏡画像を迅速かつ簡単に取得し、より効率的な研究を可能にします。2022年9月上旬から全世界で発売予定。
Ask the Expertsウェビナー開催のお知らせ: 6月15日11 a.m. (米東部標準時) - Technology Evaluation: Deciphering Cell-Cell Interactions in a 3D Microenvironment at a Single-Cell Resolution
2021年度Image of the Yearの受賞者が発表されました。ニュースリリースで、素晴らしい画像と受賞者についてご紹介しています。
In this app note, learn how the FV3000 microscope’s marco-to-micro function enabled researchers to observe the prefrontal cortex nerve axons in the brain of a marmoset.
当社のTruAIディープラーニングテクノロジーに、核と細胞の画像セグメンテーションが容易になる事前学習モデルが導入されました。 このブログで、事前学習モデルを使用したさまざまなセグメンテーションシナリオを見ていきましょう。
cellSensイメージングソフトウェア更新:Version 4.1
当社の最新の顕微鏡用カメラは、高品質な明視野画像を提供する費用対効果の高いユニットです。 詳細については、プレスリリースをご覧ください。
オリンパスの科学事業が株式会社エビデントとして新たにスタート
本アプリノートでは、日常の顕微鏡観察においての基礎的な顕微鏡調整のポイントを、特に使用頻度の高い倒立顕微鏡と実体顕微鏡を中心にご紹介いたします。
このブログでは、顕微鏡画像の引用に含める情報のリストと、協力者への謝辞に関するヒントを紹介します。
Our latest update to TruAI deep-learning technology dramatically simplifies instance segmentation of cells and nuclei. Learn how this works in this blog post.
Olympus and evorion have joined forces to advance cell therapy research by creating a seamless, automated workflow solution to capture functional phenotypes of cells’ behavior over time. Learn more.
MTFは、レンズの性能を評価するためのパラメーターです。 このホワイトペーパーでは、MTF測定の詳細と、光学系を設計する際にMTFを考慮することが重要な理由を解説しています。
強化暗視野照明法によってナノスケールのラベルフリーイメージングが可能になり、SN比性能が改善されます。 詳細について、このブログをご覧ください。
Olympus joined the University of Maryland in celebrating the grand opening of its new Olympus Discovery Center. The high-performance microscopy systems will encourage ground-breaking research. Get the details in the press release.
インキュベーションモニタリングシステムCM20のソフトウェア(V1.2.5)を更新しました
COVID-19の問題に対処するため、多くの研究者が自動スライドスキャナーを使用するようになっています。 このブログでは、それらがCOVID-19研究に使用される理由と使用方法について説明します。
We’re proud to announce the opening of the newest Olympus Discovery Center at the University of Montreal’s Center for Interdisciplinary Research on Brain and Learning. Get the full story in the press release.
We’re proud to announce the opening of the new Olympus Discovery Center at Texas A&M Health to support research focused on treating, alleviating, and preventing disease. Get the details in the press release.
このアプリケーションノートでは、AIを搭載したシステムが、蛍光顕微鏡の一般的な課題を克服し、これまで不可能と思われていた生細胞の高度な分析を可能にする様子をご紹介します。
この投稿では、ケーラー照明技術を使用して顕微鏡を調整する方法をステップごとに学べます。 これにより、高品質な画像を取得するための均一で明るい照明を得ることができます。
ホフマン変調コントラスト(レリーフコントラストともいう)は、非染色の生体サンプルのコントラストを大きくするように設計された光学顕微鏡観察法です。 このブログでは、この観察法の利点と制限事項について見ていきましょう。
このブログでは、IOTY2020グローバル最優秀賞受賞者のWerner Zuschratterさんへのインタビューをご紹介します。 受賞作をどのように撮影したのか、また、サイエンス・アートへの想いをご覧ください。
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