이 웨비나에서는 Olympus scanR AI HCS(High-Content Screening) 시스템을 사용하여 훈련한 다양한 딥러닝 신경망 모델의 사례를 소개합니다. scanR은 인간 개입을 최소화한 자체 학습 현미경 검사법을 이용합니다.

기술적 전문지식이 많지 않아도 난해한 시나리오에서 분할 작업을 견고하게 수행하도록 DNN을 훈련시키는 것이 얼마나 쉬운지 보여드립니다. 이러한 DNN의 성능은 전통적인 접근방식을 능가하며 새로운 생명과학 현미경 검사 용도의 문을 열어줍니다.

의제:

1. 딥 러닝 및 신경망 소개
2. 물체 인식 및 이미지 처리에서 딥 러닝의 예
3. 현미경 검사 및 HCS(High-Content Screening)에서의 딥러닝 응용
4. 결론 및 전망

발표자

Daniel Bemmerl
애플리케이션 전문가
Olympus Soft Imaging Solutions