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Software de procesamiento de imágenes cellSens de Olympus para mejorar la eficiencia de su investigación con una detección y segmentación de objetos precisas

Aprovechando la capacidad del aprendizaje profundo, el software de procesamiento de imágenes cellSens de Olympus, dedicado a la microscopía, ofrece un análisis de segmentación significativamente mejorado, como la detección de núcleos sin marcar y el recuento de células, para obtener datos más precisos y experimentos más eficientes.

Los análisis de imágenes son una parte sumamente importante en varias aplicaciones de las ciencias de la vida. Por consiguiente, los análisis que se basan en una segmentación para reconocer y distinguir objetos (como células y orgánulos) del resto de la imagen también lo son. Sin embargo, los métodos convencionales de segmentación del valor umbral, que dependen del brillo y el color, pueden omitir información crítica o no ser capaces de detectar en absoluto dichos objetos. La tecnología de aprendizaje profundo del software cellSens permite a sus usuarios preparar rápidamente el sistema para obtener automáticamente esta información, mejorando de esta forma la velocidad y precisión de la detección de objetos sin tinción (marcado), del análisis cuantitativo de las células con marcadores de fluorescencia y la segmentación basada en las características morfológicas.

Eficiencia mejorada de los experimentos gracias a la detección de núcleos sin marcar

La tinción fluorescente y la excitación UV, requeridas en la detección convencional de núcleos, consumen mucho tiempo y pueden dañar las células. Mas el software cellSens puede identificar y segmentar los núcleos a partir de imágenes de campo claro, eliminando la necesidad de aplicar un marcaje fluorescente.

Reducir la fototoxicidad durante la obtención de imágenes de fluorescencia para respaldar la adquisición de datos precisos

Con la tecnología de aprendizaje profundo del software cellSens, los usuarios pueden obtener datos analíticos precisos a partir de imágenes con una deficiente relación señal-ruido. Esta tecnología da lugar a una precisión excepcional al mismo tiempo que reduce de forma significativa la cantidad de luz de excitación a la que se exponen las células.  Esto permite una segmentación de alta resolución, manteniendo a la vez las células sanas.

Ahorro de tiempo gracias a la automatización del recuento y medición de células

La tecnología de aprendizaje profundo permite ahorrar tiempo mediante la identificación y conteo automatizados de células mitóticas. Esta tecnología también es útil para segmentar imágenes de muestras de tejido, como los glomérulos renales, que plantea un desafío al usar métodos convencionales.

Para obtener más información sobre el software cellSens y su tecnología de aprendizaje profundo o cualquiera de nuestras otras soluciones para las ciencias de la vida, visite el cibersitio olympus-lifescience.com.

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