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Accelerating Image Analysis with TruAI™ Deep Learning Technology

Hardware development in microscopy has enabled scientists to collect more and more image data in a very efficient and automated way. But to gain quantitative information of this data, images need to be analyzed in a robust way.

Image segmentation and classification lies at the heart of image analysis. The better the scientist can segment and classify objects of interest in their images, the better quantitative information they can gain, improving the quality of the results.

In 2019 Olympus launched TruAI technology, an image analysis approach based on deep neural networks with a focus in segmentation and classification. TruAI technology makes segmentation and classification easy and accessible by non-experts, even in the most difficult scenarios, like in low contrast brightfield images, low signal-to-noise fluorescence images, or in situations of highly dense cell confluency. When installed in the microscope that is acquiring the images, it speeds up the research as soon as analysis results can be available, shortly after the acquisition has concluded, or even at the same time as the acquisition.

In this tech talk, through a collection of examples measured with our live cell imaging systems, high-content screening station, and whole slide scanner, you will see what TruAI technology can do for your research and get a preview of what is coming next.

Presenter: Manoel Veiga, PhD
Application Specialist, Olympus Soft Imaging Solutions

Manoel Veiga earned his PhD in Physical Chemistry in the University Santiago de Compostela, Spain. Following two postdocs in the Universities Complutense of Madrid and WWU Münster, he joined PicoQuant GmbH. After five years supporting customers worldwide in the fields of FLIM and time-resolved spectroscopy, he joined Olympus Soft Imaging Solutions GmbH in 2017, where he works as Global Application Specialist with a focus on high-content analysis and deep learning.


Eingesetztes Produkt

Lösungen für Life Science

cellSens

Das Layout der Benutzeroberfläche der cellSens Software mit intuitiver Bedienung und nahtlosem Arbeitsablauf kann benutzerindividuell verändert werden. Die cellSens Software ist in verschiedenen Versionen verfügbar und bietet eine Vielzahl an Funktionen, die für spezifische Bildgebungsanforderungen optimiert sind. Funktionen wie der Graphic Experiment Manager und der Well Navigator können die 5D-Bildaufnahme erleichtern. TruSight Dekonvolution verbessert die Auflösung, und mit dem Conference Mode können Aufnahmen geteilt werden.

  • Mehr Effizienz bei der Versuchsdurchführung mit der TruAI Deep Learning Segmentierungsanalyse für eine markerfreie Zellkernerkennung und Zellzählung
  • Modulare Imaging-Software-Plattform
  • Intuitive, anwendungsorientierte Benutzeroberfläche
  • Großer Funktionsumfang von der einfachen Momentaufnahme bis hin zu komplexen, mehrdimensionalen Echtzeitexperimenten

Accelerating Image Analysis with TruAI™ Deep Learning Technology

Hardware development in microscopy has enabled scientists to collect more and more image data in a very efficient and automated way. But to gain quantitative information of this data, images need to be analyzed in a robust way.

Image segmentation and classification lies at the heart of image analysis. The better the scientist can segment and classify objects of interest in their images, the better quantitative information they can gain, improving the quality of the results.

In 2019 Olympus launched TruAI technology, an image analysis approach based on deep neural networks with a focus in segmentation and classification. TruAI technology makes segmentation and classification easy and accessible by non-experts, even in the most difficult scenarios, like in low contrast brightfield images, low signal-to-noise fluorescence images, or in situations of highly dense cell confluency. When installed in the microscope that is acquiring the images, it speeds up the research as soon as analysis results can be available, shortly after the acquisition has concluded, or even at the same time as the acquisition.

In this tech talk, through a collection of examples measured with our live cell imaging systems, high-content screening station, and whole slide scanner, you will see what TruAI technology can do for your research and get a preview of what is coming next.

Presenter: Manoel Veiga, PhD
Application Specialist, Olympus Soft Imaging Solutions

Manoel Veiga earned his PhD in Physical Chemistry in the University Santiago de Compostela, Spain. Following two postdocs in the Universities Complutense of Madrid and WWU Münster, he joined PicoQuant GmbH. After five years supporting customers worldwide in the fields of FLIM and time-resolved spectroscopy, he joined Olympus Soft Imaging Solutions GmbH in 2017, where he works as Global Application Specialist with a focus on high-content analysis and deep learning.


Eingesetztes Produkt

Lösungen für Life Science

cellSens

Das Layout der Benutzeroberfläche der cellSens Software mit intuitiver Bedienung und nahtlosem Arbeitsablauf kann benutzerindividuell verändert werden. Die cellSens Software ist in verschiedenen Versionen verfügbar und bietet eine Vielzahl an Funktionen, die für spezifische Bildgebungsanforderungen optimiert sind. Funktionen wie der Graphic Experiment Manager und der Well Navigator können die 5D-Bildaufnahme erleichtern. TruSight Dekonvolution verbessert die Auflösung, und mit dem Conference Mode können Aufnahmen geteilt werden.

  • Mehr Effizienz bei der Versuchsdurchführung mit der TruAI Deep Learning Segmentierungsanalyse für eine markerfreie Zellkernerkennung und Zellzählung
  • Modulare Imaging-Software-Plattform
  • Intuitive, anwendungsorientierte Benutzeroberfläche
  • Großer Funktionsumfang von der einfachen Momentaufnahme bis hin zu komplexen, mehrdimensionalen Echtzeitexperimenten
Experten
Manoel Veiga
Application Specialist, Life Science Research
Olympus Soft Imaging Solutions

Hallo. Mein Name ist Manoel Veiga und ich bin Teil des Teams, das die Deep Learning Technologie in die Software von Olympus implementiert hat. Ich bin seit 2017 für Olympus tätig und habe mir seither umfangreiches Fachwissen in den Bereichen High-Content-Analyse, Bildanalyse und Deep Learning angeeignet. Ich bin auch Experte für Lifetime-Fluoreszenzimaging.

Während meiner Doktorarbeit in physikalischer Chemie interessierte ich mich zum ersten Mal für die Datenanalyse. Dieses Interesse hat sich noch verstärkt, nachdem ich Convolutional Neural Networks und die unglaubliche Leistung dieser Netzwerke bei der Bildanalyse entdeckt hatte.

Accelerating Image Analysis with TruAI™ Deep Learning Technology28.3.2024
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