WALTHAM, Mass., le 26 avril 2023 – Le nouveau logiciel SLIDEVIEW™ VS200 v. 4.1 apporte une foule de nouveautés, notamment la prise en charge du dispositif de sectionnement optique SILA, qui vous permet d’obtenir des images à fort contraste des couches profondes de votre échantillon.
Le dispositif de sectionnement optique SILA utilise un éclairage hétérogène et aléatoire (speckle) combiné à la microscopie HiLo pour produire des images à fort contraste. Cette technologie reposant sur l’utilisation d’une caméra prend rapidement deux images de l’échantillon éclairé, lesquelles sont ensuite traitées mathématiquement pour supprimer la lumière hors plan focal. Contrairement à certaines techniques, cette méthode est simple à apprendre par tous et ne nécessite aucun étalonnage particulier.
Le logiciel SLIDEVIEW v. 4.1 guide les utilisateurs dans l’acquisition d’images de coupes optiques. Les capacités de sectionnement optique restent les mêmes, même au plus profond de l’échantillon, ce qui permet de prendre des images de très grande qualité des couches profondes de l’échantillon.
Le dispositif de sectionnement optique SILA est facile à ajouter à n’importe quel système VS200 existant, y compris ceux comportant un chargeur de lames. Il est compact et se fixe à l’illuminateur pour fluorescence du scanner. Une fois installé, le dispositif de sectionnement optique fonctionne avec la plupart des types d’échantillon, y compris les cellules et les tissus clarifiés et fixés d’une épaisseur supérieure à 100 microns, ainsi qu’avec tous les grossissements.
Les méthodes de détection habituelles ne permettent pas toujours d’identifier certains éléments morphologiques ou transparents et peuvent manquer des cibles importantes, mais la technologie TruAI™, désormais prise en charge par le logiciel SLIDEVIEW v. 4.1, peut segmenter avec précision ces éléments et les différencier des autres éléments similaires.
Pour réduire la quantité de données à traiter, la technologie TruAI utilise son mode de numérisation sélective pour identifier la zone de la lame correspondant à l’échantillon et ne pas numériser les zones de la lame qui ne présentent pas d’intérêt. Elle optimise ainsi la gestion des données, y compris le stockage, le téléversement et le partage d’images.
Les utilisateurs peuvent facilement téléverser des images dans la base de données, faire la distinction entre les différents utilisateurs et utiliser des outils de visualisation et d’annotation hors ligne.
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