Life Science Solutions
顕微鏡観察における深部ニューラルネットワーク
このウェビナーでは、オリンパスscanR AIハイコンテントスクリーニングシステムを用いて訓練した様々なディープラーニングモデルの例を見ていきます。scanRは、人間による管理の必要性を最小限に抑えた自己学習顕微鏡法アプローチを採用しています。
ここでは、豊富な技術的専門知識なしでも、困難なシナリオにおいて安定したセグメンテーション作業を実行するように深部ニューラルネットワーク（DNN）を訓練することが、いかに容易かを示します。こうしたDNNの能力は、従来のアプローチを凌ぐものであり、新たなライフサイエンス顕微鏡法アプリケーションの扉を開きます。
アジェンダ：
- ディープラーニングとニューラルネットワークの紹介
- 物体認識と画像処理におけるディープラーニングの例
- 顕微鏡法とハイコンテントスクリーニングにおけるディープラーニングのアプリケーション
- 結論および展望
プレゼンター：
Daniel Bemmerl氏
アプリケーションスペシャリスト
Olympus Soft Imaging Solutions
顕微鏡観察における深部ニューラルネットワーク
|
このページはお住まいの地域ではご覧いただくことはできません。