WALTHAM, Mass., (2021년 12월 7일)—scanR HCS(High-Content Screening) 스테이션은 완전 자동화된 이미지 획득 및 데이터 분석 기능을 제공합니다. 버전 3.3에서는 인스턴스 세분화를 사용해 생물 표본의 객체를 안정적으로 분리하기 위한 딥러닝 기술의 기능은 물론, 이미지의 고유 관심 객체를 검출 및 묘사하는 기능이 향상되었습니다.
자체 학습 현미경 관찰 접근법을 사용하는 scanR 시스템의 AI는 분석 기반 워크플로에서 데이터를 자동으로 분석합니다. 딥러닝 기술은 세포, 핵 및 준세포 객체를 검출할 수 있으며 100개 이상의 객체 매개 변수 목록에서 특징을 추출할 수 있습니다. 버전 3.3의 크게 향상된 딥러닝 객체 세분화 기능 덕분에 세포 군체나 조직에서와 같이 밀접하게 서로 붙어있는 세포 또는 핵 등 구별하기 어려운 객체를 더욱 정확하게 세분화할 수 있게 되었습니다.
특정 애플리케이션용 신경망 모델을 개발하기 위한 도구 외에도, scanR 버전 3.3은 핵 및 세포에 대해 사전 훈련된 신경망 모델과 함께 제공됩니다. 이런 모델은 포화된 세포와 조밀한 핵을 구별하는 기능을 포함하고 있어 다양한 일반 애플리케이션에서 사용할 수 있으므로, 신경망 훈련에 시간을 들일 필요가 없습니다.
scanR 소프트웨어 버전 3.3에는 또한 시스템의 새 웰 플레이트 교정을 빠르고 간편하게 해주는 웰 플레이트 교정 지원 기능이 포함되어 있습니다. 아울러, 새로운 수준의 라이선스를 통해 협업자들은 scanR 분석 파일을 열고, 분석하고 리게이트(re-gate)하여 더욱 쉽게 결과를 공유할 수 있습니다.
scanR HCS 스테이션에 대한 자세한 내용은 olympus-lifescience.com/microscopes/inverted/scanr/
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