Segmentation d’image
Rapide et efficace
- Détection et segmentation de haute précision fondées sur la technologie d’apprentissage profond et permettant l’obtention de résultats d’analyse efficaces et fiables
- Optimale pour la numération des cellules et les mesures géométriques (comme les mesures de surface ou de forme) sans phototoxicité
- Temps de traitement inférieur à 1 seconde par position
Lire l’article technique sur la technologie TruAI
Exemple illustrant la détection de noyaux / Schéma illustrant l’application (inférence) du réseau neuronal entraîné |
Analyse d’images de nouvelle génération fondée sur la technologie d’apprentissage profond
En biologie, on a souvent besoin de données provenant d’images de microscopie pour réaliser certaines expériences. Pour garantir l’exactitude de l’analyse des images, on utilise la segmentation (généralement avec des seuils associés à des couleurs ou des valeurs d’intensité lumineuse) pour extraire les cibles à analyser des images. Mais cette façon de procéder peut prendre du temps et nuire à l’état de l’échantillon.
L’analyse d’images de nouvelle génération qu’offre la technologie TruAI contribue à résoudre ces problèmes.
Prédiction des cellules mitotiques au moyen de la technologie TruAI (vert) | Prédiction des positions des glomérules sur une coupe de rein de souris au moyen de la technologie TruAI (bleu) | Bleu : Détection très précise des noyaux malgré les rayures et la poussière sur le récipient | Vert : Vous pouvez constater que la détection n’est pas très précise en raison du manque d’homogénéité du marquage à la GFP.
Amélioration des imagesLe réseau neuronal peut apprendre les caractéristiques du bruit à l’avance, ce qui permet de construire des images avec un rapport signal/bruit élevé, même lorsque les signaux sont faibles.
Les images bruyantes avec une intensité de fluorescence très faible rendent également difficile la reconnaissance des objets pour la segmentation. Il est également important de minimiser la baisse de luminosité des fluorophores et d’acquérir les images le plus rapidement possible.
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Économisez temps et énergie grâce à Live AIObservez vos échantillons pendant que les résultats de l’inférence en direct du réseau neuronal entraîné sont révélés en temps réel. Le fait de connaître les résultats de l’inférence avant de lancer l’acquisition des images augmente l’efficacité de vos expériences. | Related Videos
Détection en direct de différentes phases du cycle cellulaire de cellules HeLa en culture* |
* Bien que la lignée cellulaire HeLa soit devenue l’une des plus importantes dans la recherche médicale, nous devons absolument reconnaître que la contribution de Henrietta Lacks à la science s’est produite sans son consentement. Cette injustice, bien qu’elle ait mené à des découvertes clés en immunologie, en maladies infectieuses et en cancer, a également suscité d’importantes conversations sur la confidentialité,
l’éthique et le consentement en médecine.
Pour en savoir plus sur la vie de Henrietta Lacks et sur sa contribution à la médecine moderne, cliquez ici :http://henriettalacksfoundation.org/.
Imagerie macro à microLa fonction macro à micro vous permet d’acquérir une vue d’ensemble d’une lame à l’aide d’objectifs de faible grossissement, comme un grossissement 4x, d’y repérer les échantillons, puis d’en acquérir des images à fort grossissement. Avec la technologie TruAI, ce processus s’effectue automatiquement, ce qui accélère et rend plus efficace l’acquisition d’images lors de l’utilisation de lames de microscope ou de récipients comportant plusieurs coupes tissulaires. |
![]() | « La reconnaissance pré-entrainée des noyaux est absolument saisissante et permet désormais d’analyser facilement des échantillons très hétérogènes sans compromettre la moindre fraction de cellules. En particulier dans les zones à forte densité cellulaire, la séparation basée sur la technologie TruAI est nettement supérieure à la détection d’intensité ou des bords, à la fois quant à la vitesse et aux performances. »
Robert Strauss
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En savoir plus
Effectuez des analyses d’images microscopiques précises et efficaces au moyen de la technologie d’intelligence artificielle TruAI avec apprentissage profond | Prédiction des phénotypes nucléaires multiclasses avec la technologie d’apprentissage profond dans le cadre d’essais de médicaments | Détection et segmentation automatiques et rapides des glomérules à l’aide de la technologie d’IA à autoapprentissage | Accélération et optimisation de la segmentation et de l’analyse des îlots de Langerhans au moyen du scanner de lames pour la recherche VS200 et de la technologie d’autoapprentissage TruAI |
Test de transmigration sans marquage utilisant scanR TruAI pour la microscopie basée sur l’autoapprentissage | Classification de la localisation des protéines dans la levure à l’aide de la technologie d’apprentissage profond TruAI™ | Simplification de la segmentation d’instances de cellules et de noyaux à l’aide de l’apprentissage profond | Vingt exemples de segmentation facile des noyaux et des cellules à l’aide de modèles d’apprentissage profond pré-entraînés |
Produits associés
APX100
| IXplore Pro
| IXplore Live
| IXplore Spin
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IXplore SpinSR
| FV4000
* En date d’octobre 2023. | FV4000MPE
| VS200
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scanR
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Les technologies Tru novatrices aident les chercheurs à
surmonter les défis liés aux expériences utilisant l’imagerie
Déconvolution uniforme pour des images d’une clarté et d’une netteté supérieures | Mise au point stable tout au long des expériences avec prises d’images intermittentes | Efficacité d’éclairage supérieure permettant l’obtention d’images multicolores lumineuses et précises | Correction automatisée assurant une imagerie en profondeur lumineuse et nette |
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