게이팅 및 분류

• 세포 분석에 성공적으로 적용된 강력한 데이터 분석 개념이 대용량 이미지 데이터 세트 분석 요구 사항에 맞게 조정되었습니다.
• 다차원 이미지 데이터는 2차원 산점도 또는 1차원 히스토그램으로 표시됩니다. 그래픽 도구를 사용하여 군집화된 관심 데이터 모집단을 선택할 수 있습니다.
• 여러 플롯의 게이트를 부울 연산자와 결합하여 복잡한 분류 체계를 만들 수 있습니다.

즉각적인 품질 관리

이미지와 객체는 관련 데이터 포인터에 상호적으로 연결되어 있습니다.

• 데이터 포인트를 클릭하면 디스플레이 창에 관련 이미지가 로드되고 관심 객체가 표시됩니다.
• 이미지 디스플레이 창에서 객체를 클릭하면 산점도 및 히스토그램으로 관련 데이터 포인트를 보여줍니다.

더 큰 이미지 세트를 관련 정보와 직접 시각적으로 비교하기 위해 선택된, 또는 게이팅된 데이터 모집단의 모든 이미지에 대한 갤러리 뷰를 생성합니다.

키네틱 모듈로 키네틱 매개 변수 측정

• 시간 가변 속성에 따라 생세포, 핵 및 기타 물체를 분류합니다.
• 시간 경과에 따라 측정된 값(강도, 면적, 비율, 형태 요인 등의 평균 정적 매개변수)을 기반으로 추적 곡선을 평가합니다.
• 시간 경과에 따른 강도 또는 형광 마커의 비율, 위치, 크기, 형태 등 정적 매개변수를 평가하고 분석합니다.
• 곡선은 단일 특성 값(키네틱 매개변수)으로 압축됩니다.
• 1D 또는 2D 히스토그램으로 키네틱 매개변수를 그리고 구체적인 시간 가변 속성에 따라 모집단을 게이팅합니다.