.jpg?rev=5336)
.jpg?rev=36EA)
Segmentación de imagen
Rapidez y eficiencia
- Detección y segmentación de alta precisión basada en la tecnología de aprendizaje profundo (Deep Learning) para ofrecer resultados analíticos eficaces y confiables.
- Idoneidad para el recuento de células y mediciones geométricas, como del área o la forma, sin fototoxicidad.
- Menos de un segundo de procesamiento por posición
Consulte el informe técnico sobre la tecnología TruAI
Ejemplo que muestra la detección de núcleos. Esquema que muestra la aplicación (inferencia) de la red neural formada. |
Análisis de imágenes de vanguardia basado en el aprendizaje profundo
En los experimentos siempre se requieren datos que procedan de las imágenes microscópicas. Para un análisis más preciso de imágenes, la segmentación —en especial los umbrales basados en los valores o colores de intensidad— se usa para extraer objetivos analíticos de la imagen. Sin embargo, esto necesita bastante dedicación y puede tener efectos en la condición de la muestra.
El análisis de imágenes de última generación de la tecnología TruAI ayuda a afrontar estos desafíos.
 | | Azul: Detección de núcleos con alta precisión a pesar de los rasguños y el polvo en el recipiente. |
Optimización de la imagenLa red neuronal puede aprender de antemano las características del ruido, lo que permite construir imágenes con una óptima relación señal-ruido, aunque las señales sean débiles.
Las imágenes ruidosas con una intensidad de fluorescencia muy débil también dificultan el reconocimiento de objetos en la segmentación. Por otro parte, es importante minimizar el desvanecimiento de las imágenes y adquirirlas lo antes posible.
| |
Ahorre tiempo y esfuerzo gracias a la inteligencia artificial (IA) en vivoObserve cómo se manifiestan en tiempo real los resultados de inferencia a partir de la red neuronal formada. El hecho de conocer los resultados de inferencia antes de comenzar la adquisición de imágenes aumenta la eficiencia de sus experimentos. | Videos asociadosDetección en vivo de las diferentes fases de un ciclo celular a partir de un cultivo de células HeLa* |
*Si bien estas líneas celulares forman parte de las más importantes para la investigación médica, es imperativo reconocer la contribución de Henrietta Lacks a la ciencia que se produjo sin su consentimiento. Esta injusticia, a pesar de haber dado lugar a descubrimientos clave en inmunología, enfermedades infecciosas y cáncer, también ha generado importantes debates sobre la privacidad, la ética y el consentimiento en la medicina.
Para obtener más información sobre la vida de Henrietta Lacks y su contribución a la medicina moderna, haga clic aquí.
http://henriettalacksfoundation.org/
Procesamiento de imágenes macro a microLa función de nivel macro a micro permite adquirir una imagen sinóptica por medio de objetivos de baja magnificación, como de 4x; a continuación, detecta el área de la muestra y adquiere las imágenes a partir de ella con alta magnificación. Gracias a la tecnología TruAI, este proceso se ejecuta de forma automática y conlleva a un procesamiento de imágenes más rápido y eficiente cuando se usan portaobjetos de vidrio o placas con múltiples secciones de tejido. |
|
 | «El reconocimiento de los núcleos preteñidos es absolutamente increíble; ahora, es posible analizar fácilmente muestras muy heterogéneas sin comprometer las fracciones celulares. En particular, cuando se trata de áreas de alta densidad celular, la separación basada en la tecnología TruAI es claramente superior a la intensidad o la detección de bordes, tanto a nivel de la velocidad como del rendimiento». Robert Strauss |
Más información
Analizar imágenes microscópicas de forma confiable y eficiente con la tecnología TruAI basada en el aprendizaje profundo (Deep Learning) |
Previsión de fenotipos de núcleos multiclase para análisis de fármacos mediante el aprendizaje profundo |
Detectar y segmentar de forma rápida y automatizada los glomérulos mediante la tecnología de aprendizaje profundo de AI |
Agilizar y optimizar la segmentación y el análisis de islotes pancreáticos con el escáner de portaobjetos para investigación VS200 y la solución de aprendizaje profundo TruAI |
Ensayo de transmigración sin marcado usando la tecnología TruAI del scanR para la microscopía de autoaprendizaje |
Localización de proteínas de levadura clasificadas con la tecnología de aprendizaje profundo TruAI™ |
Segmentación de instancias simplificada de células y núcleos mediante el aprendizaje profundo |
20 ejemplos de una segmentación sencilla de núcleos y células por medio de modelos de aprendizaje profundo preformados |
Productos relacionados
APX100
| IXplore Pro
| IXplore Live
| IXplore Spin
|
IXplore SpinSR
| FV4000
*Desde octubre de 2023. | FV4000MPE
| VS200
|
scanR
|
Las tecnologías innovadoras Tru permiten a los investigadores superar desafíos que se plantean en los experimentos con procesamiento de imágenes.
Deconvolución perfecta para imágenes más claras y nítidas |
Enfoque estable durante los experimentos de intervalos |
Alta eficiencia de luz para obtener imágenes multicolor brillantes y precisas |
Corrección automática para imágenes más brillantes y nítidas en profundidades |
Sorry, this page is not
available in your country.
Sorry, this page is not
available in your country.