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A segmentação de imagens permite que o software distinga células, núcleos e outros objetos de forma confiável

WALTHAM, Massasuchetts, (7 de dezembro de 2021) - A estação de triagem de alto conteúdo (HCS) scanR fornece aquisição de imagem totalmente automatizada e análise de dados. A versão 3.3 melhora os recursos da tecnologia de aprendizado profundo para separar de forma confiável objetos em amostras biológicas usando segmentação de instância, a capacidade de detectar e delinear objetos distintos de interesse em uma imagem.

Segmentação de imagem confiável

Usando uma abordagem de microscopia de autoaprendizagem, a IA do sistema scanR analisa automaticamente os dados em um fluxo de trabalho baseado em ensaio. A tecnologia de aprendizado profundo pode detectar células, núcleos e objetos subcelulares e extrair recursos de uma lista de mais de 100 parâmetros de objeto. A versão 3.3 melhora significativamente as capacidades de segmentação de objetos de aprendizagem profunda para segmentar com maior precisão objetos difíceis de distinguir, como células ou núcleos que estão muito próximos, como em colônias de células ou tecido.

Modelos pré-treinados

Além de ferramentas para desenvolver modelos de rede neural para aplicações específicas, a versão 3.3 do scanR vem com modelos de rede neural pré-treinados para núcleos e células. Eles podem ser usados em uma ampla gama de aplicações padrão, incluindo a capacidade de distinguir entre células confluentes e núcleos densos, eliminando o tempo para treinar a rede neural.

Calibração e colaboração mais fáceis

A versão 3.3 do software scanR também inclui um assistente de calibração de placa de poços que torna a calibração de uma nova placa de poço para o sistema rápida e simples. Além disso, um novo nível de licença permite que os colaboradores abram, revisem e reconfigurem os arquivos de análise do scanR para facilitar o compartilhamento dos resultados.

Para obter mais informações sobre a estação de triagem de alto conteúdo scanR, visite olympus-lifescience.com/microscopes/inverted/scanr/

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