Segmentação de imagem
Rápido e eficiente
- A detecção e segmentação de alta precisão com base na tecnologia de Aprendizado Profundo oferecem resultados de análise eficientes e confiáveis
- Ideal para contagem de células e medições geométricas, como área ou forma, sem fototoxicidade
- Tempo de processamento menor que 1 segundo por posição
Um exemplo mostrando a detecção de núcleos. Um esquema mostrando a aplicação (inferência) da rede neural treinada. |
Análise de imagem de última geração com base na tecnologia de IA
Os experimentos geralmente exigem dados de imagens de microscópio. Para uma análise precisa da imagem, a segmentação, especialmente os limites com base nos valores de intensidade ou cor, é usada para extrair os alvos de análise da imagem. Mas isso pode consumir muito tempo e afetar a condição da amostra.
A análise de imagem de última geração da tecnologia TruAI ajuda a resolver esses desafios.
Previsão de células mitóticas usando TruAI (verde). | Previsão de posições de glomérulos em uma seção de rim de camundongo usando TruAI (azul). | Azul: Detecta os núcleos com alta precisão, apesar dos arranhões e da poeira no frasco. | Verde: você pode ver que a precisão da detecção é baixa devido à irregularidade da etiqueta GFP.
Melhoria da imagemA rede neural pode aprender previamente as características de ruído, o que possibilita construir imagens com proporção alta de sinal/ruído, mesmo se os sinais forem fracos.
Imagens com ruído com intensidade de fluorescência muito baixa também dificultam o reconhecimento por segmentação. Também é importante minimizar o enfraquecimento de imagem e capturar as imagens o mais rápido possível.
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Economize tempo e esforço com Inteligência Artificial (AI) ao VivoObserve como os resultados da inferência ao vivo da rede neural treinada são revelados em tempo real. Saber os resultados da inferência antes de iniciar a aquisição de imagens aumenta a eficiência de seus experimentos. | Vídeos relacionadosDetecção ao vivo de diferentes fases no ciclo celular com cultura de células HeLa* |
*Embora tenha se tornado uma das linhagens celulares mais importantes na pesquisa médica, é essencial reconhecer que a contribuição de Henrietta Lacks para a ciência aconteceu sem seu consentimento. Essa injustiça, embora tenha levado a descobertas importantes em imunologia, doenças infecciosas e câncer, também levantou debates importantes sobre privacidade, ética e consentimento na medicina.
Para saber mais sobre a vida de Henrietta Lacks e sua contribuição para a medicina moderna, clique aqui.
http://henriettalacksfoundation.org/
Formação de imagem de macro para microA função de macro para micro permite adquirir uma imagem ampla com objetivas de baixo aumento, como 4x, e, em seguida, detectar a área da amostra e adquirir imagens em alto aumento. Com o uso da TruAI, esse processo ocorre automaticamente e torna sua formação de imagem mais rápida e mais eficiente com lâminas de vidro ou placas com várias seções de tecido. |
"O reconhecimento de núcleos pré-treinados é absolutamente impressionante, e agora permite analisar facilmente amostras muito heterogêneas sem comprometer nenhuma fração celular. Principalmente em áreas de alta densidade celular, a separação baseada em TruAI é nitidamente superior à detecção de intensidade ou margem, tanto em termos de velocidade quanto de desempenho." Robert Strauss |
Saiba mais
Realize análises de imagem microscópicas precisas e eficientes usando a tecnologia TruAI com aprendizado profundo | Previsões de fenótipos de núcleos multiclasse para testes de medicamentos usando aprendizado profundo | Detecção e segmentação rápida e automatizada de glomérulos usando tecnologia de IA de autoaprendizagem | Acelerar e otimizar a segmentação e a análise de ilhotas pancreáticas com o escâner de lâminas para pesquisa VS200 e a solução de aprendizado profundo TruAI |
Ensaio de transmigração sem rótulo usando scanR TruAI para microscopia de autoaprendizado | Localização de proteína da levedura classificada usando a tecnologia de aprendizado profundo TruAI™ | Segmentação de instâncias de células e núcleos simplificada usando aprendizado profundo | 20 exemplos de segmentação sem esforço de núcleos e células usando modelos de aprendizado profundo pré-treinados |
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As inovadoras tecnologias Tru ajudam os pesquisadores a superar os desafios dos experimentos de imagem.
Deconvolução perfeita para imagens mais claras e nítidas. | Foco estável em experimentos de lapso de tempo. | Alta eficiência luminosa para imagens multicoloridas precisas e brilhantes. | Correção automatizada para imagens mais claras e nítidas em profundidade. |
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