Biografia

Alfonso possui uma década de experiência trabalhando em um laboratório de recursos compartilhados (SRL) com um vasto conhecimento em histologia, microscopia de fluorescência e análise de imagens. Seu trabalho tem se concentrado em maximizar as capacidades do equipamento disponível e em criar protocolos técnicos e módulos de treinamento para a comunidade científica. Atualmente, Alfonso supervisiona a unidade de histologia e bioimagem como parte do Hugh Green Cytometry Centre (HGCC) no Malaghan Institute of Medical Research em Wellington, Nova Zelândia.

Resumo

O uso da multiplexagem na microscopia para uma melhor compreensão do sistema imunológico da pele no contexto do tecido

A pele é a primeira linha de defesa e a maior barreira do sistema imunológico para combater os agentes patogênicos. Ser capaz de caracterizar e identificar com exatidão subtipos de células imunológicas, estruturas de tecidos e distribuição de células na pele em condições estáveis fornece uma ferramenta poderosa para a compreensão das primeiras estratégias imunológicas e processos biológicos que ocorrem na presença de agentes patogênicos. Neste webinar, revisaremos os aspectos técnicos envolvidos no processo experimental e exploraremos como as tecnologias de obtenção de imagens complementares podem nos ajudar a entender melhor o sistema imunológico.

A apresentação está divida em três partes. Primeiro, será apresentada uma introdução ao Hugh Green Cytometry Centre e uma visão geral das plataformas tecnológicas de histologia e bioimagem disponíveis. Em seguida, será debatida a metodologia de multiplexagem, em que vários tópicos devem ser considerados para a concepção e desenvolvimento de um painel policromático de sucesso para microscopia. Por fim, serão apresentados os resultados preliminares de um projeto de pesquisa que faz parte de um programa de diploma da Royal Microscopical Society. O projeto foca a identificação de tipos de células imunológicas em toda a pele em relação às estruturas dos tecidos (por exemplo, vasos sanguíneos e rede linfática). Também se concentra na distribuição das células imunológicas no tecido como uma primeira barreira de defesa contra agentes patogênicos.

Biografia

A Dra. Roy concluiu uma dupla graduação em bioquímica e microbiologia, seguido pela conclusão de um doutorado em filosofia em 2002 no campo da biologia molecular/biologia celular na University of Queensland, Austrália. Ela viajou para o exterior para realizar um pós-doutorado na Washington University em St Louis, EUA. Em seguida, retornou à Austrália para continuar seus estudos de pós-doutorado.

Com sua extensa experiência em microscopia, ela foi nomeada gerente de instalações de microscopia do University of Queensland Diamantina Institute em 2009 e, mais tarde, gerente de serviços de microscopia no Translational Research Institute em Brisbane até 2019.

Hoje, ela é gerente de desenvolvimento empresarial na Olympus Australia, onde a sua experiência e conhecimento são usados para apoiar clientes tanto na Austrália quanto na Nova Zelândia.

Resumo

Agora você tem o poder para ver mais

O escâner de lâminas digital Olympus VS200 tem sido muito bem recebido desde o seu lançamento em março de 2020. Com um design confiável, flexível e personalizável, o sistema tem sido adotado por várias indústrias, incluindo pesquisa, geologia e muitas outras. Junte-se a nós para saber mais e ver exemplos de amostras escaneadas usando esta popular adição à gama de produtos Olympus.

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Chunsong é o gerente de desenvolvimento empresarial para as ciências da vida na Olympus Australia and New Zealand. Ele é o atual responsável pelos sistemas confocais, multifóton, de luz-folha e de escaneamento de lâminas. Ele ingressou na Olympus em 2003, trabalhando em várias funções, sempre tentando oferecer a melhor solução Olympus aos nossos clientes.

Resumo

Uma demonstração ao vivo do escâner de lâminas para pesquisa SLIDEVIEW™ VS200

Descrição da apresentação: o escâner de lâminas para pesquisa Olympus SLIDEVIEW VS200 captura imagens de lâminas virtuais de alta qualidade e permite a análise quantitativa avançada de imagens. É possível adquirir dados confiáveis de lâminas virtuais com apenas dois cliques. Altamente versátil, o escâner de lâminas SLIDEVIEW VS200 é compatível com cinco métodos de observação e uma ampla gama de tamanhos de amostra para uso em várias aplicações. Seu carregador automático de lâminas acomoda vários vidros de lâminas, ajudando a melhorar a eficiência do experimento.

Nesta sessão, Tong Wu e Chunsong Yan conduzirão uma demonstração ao vivo deste produto e mostrarão alguns de seus benefícios e recursos:

1. Modo de escaneamento por lote flexível que permite selecionar um método de observação diferente, como FL, BF, POL, DF, PH, para cada lâmina contida no lote.
2. Obtenção de imagens de fluorescência de alta resolução usando uma lente de imersão em óleo, na qual você verá o dispensador automático de óleo em ação.
3. Remoção de sombreamento ao vivo para tornar suas imagens mais nítidas e claras durante a aquisição de imagens.
4. Gerenciamento de dados usando o banco de dados NIS SQL, que permite armazenar, gerenciar e compartilhar dados de forma mais fácil.

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Tong Wu ingressou na Olympus em 2012 após concluir o seu PhD na China (State Key Laboratory of Fine Chemicals, DLUT). Atualmente, Tong é gerente de desenvolvimento empresarial, dando suporte aos microscópios de ponta na Olympus Australia. Com experiência na pesquisa de corantes fluorescentes para a obtenção de bioimagens e biomarcadores, Tong Wu está entusiasmado em se envolver com as aplicações de pesquisa dos clientes.

Resumo

Uma demonstração ao vivo do escâner de lâminas para pesquisa SLIDEVIEW™ VS200

Descrição da apresentação: o escâner de lâminas para pesquisa Olympus SLIDEVIEW VS200 captura imagens de lâminas virtuais de alta qualidade e permite a análise quantitativa avançada de imagens. É possível adquirir dados confiáveis de lâminas virtuais com apenas dois cliques. Altamente versátil, o escâner de lâminas SLIDEVIEW VS200 é compatível com cinco métodos de observação e uma ampla gama de tamanhos de amostra para uso em várias aplicações. Seu carregador automático de lâminas acomoda vários vidros de lâminas, ajudando a melhorar a eficiência do experimento.

Nesta sessão, Tong Wu e Chunsong Yan conduzirão uma demonstração ao vivo deste produto e mostrarão alguns de seus benefícios e recursos:

1. Modo de escaneamento por lote flexível que permite selecionar um método de observação diferente, como FL, BF, POL, DF, PH, para cada lâmina contida no lote.
2. Obtenção de imagens de fluorescência de alta resolução usando uma lente de imersão em óleo, na qual você verá o dispensador automático de óleo em ação.
3. Remoção de sombreamento ao vivo para tornar suas imagens mais nítidas e claras durante a aquisição de imagens.
4. Gerenciamento de dados usando o banco de dados NIS SQL, que permite armazenar, gerenciar e compartilhar dados de forma mais fácil.

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Seungil Kim, PhD, é cientista e gerente da equipe de microscopia do Lawrence J. Ellison Institute for Transformative Medicine da USC. O Dr. Kim concluiu a sua graduação e o seu mestrado na Coreia do Sul. Em seguida, mudou-se para a Washington University e recebeu o título de doutor em biologia do desenvolvimento. Ele concluiu a sua pesquisa de pós-doutorado no Department of Cell and Tissue Biology da UCSF. Seungil tem mais de 10 anos de experiência trabalhando com vários modelos in vitro/in vivo e técnicas avançadas de obtenção de imagens celulares. Seu foco de pesquisa atual é compreender as contribuições do microambiente tumoral para a resposta aos medicamentos, usando organoides 3D derivados de pacientes como sistema modelo. Além disso, ele está desenvolvendo métodos de obtenção de imagens automatizados de alta eficiência para a triagem de novos compostos de medicamentos no câncer colorretal.

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Avanços recentes na obtenção de imagens 3D e a análise de dados baseada em IA

Esta apresentação destacará várias técnicas de obtenção de imagens para modelos 3D, imunocoloração com limpeza de tecidos e imagens em tempo real de organoides, bem como a análise de dados baseada em IA para a obtenção de imagens e triagem de alto conteúdo.

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Jesse concluiu o seu PhD em biologia celular e genomas na University of British Columbia (UBC). Ele então continuou seu treinamento na University of California, San Diego. Em seguida, ele mudou o seu foco para o desenvolvimento de abordagens de machine learning para avaliar os impactos psicológicos de variantes genéticas associadas ao câncer hereditário na UBC. Durante esse tempo, ele começou a desenvolver abordagens de deep learning para perfis fenotípicos automatizados com base em dados de imagens de alto conteúdo.

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Abordagens de deep learning para automatizar os perfis fenotípicos

Quantificar fenótipos celulares é a chave para todos os estudos de biologia celular. Contudo, as técnicas de obtenção de imagens modernas podem facilmente gerar mais dados do que um usuário médio pode lidar comodamente. Nesta apresentação, debaterei duas abordagens de deep learning, uma semissupervisionada e uma supervisionada, para construir pipelines de análise de imagens. Cada abordagem pode ser executada em uma instância gratuita de GPU na nuvem.

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Manoel Veiga obteve o seu PhD em físico-química na Universidade de Santiago de Compostela, Espanha. Após dois pós-doutorados nas universidades Universidad Complutense de Madrid e WWU Münster, ele ingressou na PicoQuant GmbH. Após cinco anos dando suporte a clientes pelo mundo nos campos da FLIM e da espectroscopia resolvida no tempo, ele ingressou na Olympus Soft Imaging Solutions GmbH em 2017, onde trabalha como especialista em aplicações globais com um foco na análise de alto conteúdo e deep learning.

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Acelerando a análise de imagens com a tecnologia de deep learning TruAI™

O desenvolvimento de hardware em microscopia tem permitido aos cientistas coletar cada vez mais dados de imagens de forma muito eficiente e automatizada. Mas, para obter informações quantitativas desses dados, as imagens precisam ser analisadas de forma robusta.

A segmentação e a classificação de imagens estão no cerne da análise de imagens. Quanto melhor o cientista conseguir segmentar e classificar os objetos de interesse em suas imagens, melhor serão as informações quantitativas que ele poderá obter, melhorando a qualidade dos resultados.

Em 2019 a Olympus lançou a tecnologia TruAI, uma abordagem de análise de imagens baseada em redes neurais profundas com foco na segmentação e classificação. A tecnologia TruAI torna a segmentação e classificação fácil e acessível para não especialistas, até nos cenários mais difíceis, como em imagens de campo claro de baixo contraste, imagens de fluorescência de baixo sinal-ruído ou em situações de confluência celular altamente densa. Quando instalada no microscópio que está adquirindo as imagens, ela agiliza a pesquisa assim que os resultados da análise estiverem disponíveis, logo após a conclusão da aquisição, ou até mesmo ao mesmo tempo que a aquisição.

Nesta palestra técnica, por meio de uma coleção de exemplos medidos com nossos sistemas de formação de imagem de células vivas, a estação de triagem de alto conteúdo e o escâner de lâminas inteiras, você verá o que a tecnologia TruAI pode fazer pela sua pesquisa e terá uma prévia do que vem por aí.

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Após receber o seu título de mestre em ciências biológicas da University of Pisa em outubro de 2003 e seu diploma em ciências biológicas no mesmo ano (ambos com honras) da SNS, Francesco Cardarelli trabalhou no laboratório NEST da SNS como estudante de PhD em biofísica molecular sob a supervisão do Prof. Fabio Beltram. Ele iniciou a sua pesquisa interdisciplinar no cruzamento entre a biologia celular e a física, usando métodos de microscopia de fluorescência para estudar as propriedades de transporte intracelular de sequências de peptídeos derivadas de vírus. Após a graduação, tornou-se um bolsista de pós-doutorado no Laboratory for Fluorescence Dynamics da University of California em Irvine, sob a supervisão do Prof. Enrico Gratton, onde ele coordenou a atividade de pesquisa para o desenvolvimento de novas variantes espaciais de espectroscopia de correlação de fluorescência para detectar barreiras à difusão/fluxo molecular em células vivas. Em dezembro de 2010, foi contratado pelo CNI@NEST (IIT) como bolsista de pós-doutorado. De volta à Itália, começou a trabalhar para desenvolver novos métodos de obtenção de imagens e análise baseados em fluorescência para estudar moléculas individuais em sistemas biológicos complexos com alta resolução espaçotemporal. Esta pesquisa foi impulsionada por uma séria de subvenções (e colaborações estabelecidas) e por uma posição científica independente, primeiro no CNR como pesquisador e depois na SNS como professor de ciências aplicadas.

O foco de sua pesquisa é o desenvolvimento de novas técnicas de microscopia óptica para aumentar a quantidade de informações quantitativas que podem ser extraídas de investigações sobre matéria viva. Por exemplo, nos últimos anos, ele e sua equipe introduziram uma série de novas ferramentas de análise de flutuações espaçotemporais (iMSD, iRICS, nD-pCF, análise de tensor de difusão etc.) para extrair propriedades estruturais e dinâmicas de objetos biológicos, desde moléculas até estruturas subcelulares inteiras, em seu ambiente natural complexo. Essa caixa de ferramentas está se tornando um novo paradigma para as investigações biofísicas em nanoescala, conforme apresentado na seção "New and Notable" da Biophysical Journal (23 de agosto de 2016; 111(4): 677–678). Em 2014, junto com a sua equipe, eles demonstraram a ocorrência do movimento browniano de proteínas de curto alcance no citoplasma celular, sendo um dos primeiros a desafiar a visão atual da organização estrutural do ambiente intracelular lotado. Por fim, ao combinar essa caixa de ferramentas com o rastreamento orbital baseado em feedback, eles demonstraram que até o ambiente nanoscópico e dinâmico das organelas intracelulares pode ser quantitativamente sondado.

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Obtenção de imagens metabólicas em ilhotas de Langerhans humanas com MPE e FLIM

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Stefan Marawske é um especialista em microscopia de super-resolução. Durante o seu PhD no campo da físico-química, ele criou um microscópio caseiro para a super-resolução baseada na localização e o rastreamento de partículas. Ele ficava fascinado com o fato de que esses métodos são capazes de romper o famoso limite de Abbe e podem resolver estruturas que não podiam ser identificadas antes. Ele tem trabalhado com a Olympus há mais de 7 anos e é responsável pelos sistemas de formação de imagem de ponta, como TIRF e disco giratório.

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Demonstração ao vivo: sistema de super-resolução confocal IXplore™ SpinSR

Nesta demonstração ao vivo, conheça o sistema IXplore SpinSR, projetado para a obtenção rápida imagens de super-resolução em 3D e viabilidade celular prolongada em experimentos de lapso de tempo. O sistema de microscópio oferece resolução XY de até 120 nm, sem a necessidade de procedimentos de marcação dedicados. Saiba como integrar facilmente o sistema de microscópio IXplore SpinSR em experimentos e protocolos de amostras existentes para otimizar a sua pesquisa.

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Enquanto biólogo com foco no desenvolvimento neuronal de insetos e na estrutura das proteínas neuronais de ligação ao ácido siálico em mamíferos, Heiko Gathje obteve sua primeira experiência com a microscopia de fluorescência de campo amplo e confocal e com o processamento de imagens de dados 3D.

Heiko ingressou na Olympus em 2004 como gerente de conteúdo web na equipe de marketing e comunicação. Desde 2008, ele tem trabalhado como instrutor de microscopia na Olympus Academy e é responsável pela concepção e introdução de ferramentas de aprendizagem digital. Além disso, ele dá suporte e conduz cursos de treinamento em microscopia no EMBL Heidelberg e na Zurich Winter School on Advanced Microscopy, onde regularmente responde a questões relacionadas ao processamento e análise de imagens.

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Deconvolução de pilhas de imagens 3D

As imagens tiradas com um microscópio de luz nunca são verdadeiras representações do espécime. As fontes de erro, que têm de ser controladas, são os protocolos de preparação e coloração de amostras, assim como as aberrações ópticas e as limitações do microscópio e da câmera digital.

Para transformar a imagem microscópica em uma representação próxima do espécime, são usados algoritmos de restauração de ground truth. Hoje, nós vamos focar a recuperação de três conjuntos de dados tridimensionais, um processo chamado deconvolução. A matemática por trás desses métodos não será abordada. Em vez disso, o objetivo é fornecer uma introdução breve e intuitiva que nos permite avaliar os possíveis usos desses filtros em uma aplicação específica. Por esse motivo, demonstraremos esses filtros ao vivo em imagens de exemplo selecionadas.

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Bob McLean tem mais de 30 anos de experiência como microbiologista, durante os quais ele e seu laboratório fizeram uma série de estudos sobre microrganismos aderentes à superfície (biofilmes). Em 1998, ele e seus colegas realizaram um experimento no ônibus espacial com John Glenn, no qual eles foram um dos primeiros grupos de pesquisa a mostrar que biofilmes podiam se formar na microgravidade. Desde essa descoberta, tem havido uma série de problemas de biofilmes, especialmente casos de incrustações no sistema de recuperação de água na Estação Espacial Internacional e outras espaçonaves. Em 2015, Bob, junto com colaboradores do Estado do Arizona e do Johnson Space Center, recebeu uma subvenção da NASA para estudar a formação de biofilmes durante voos espaciais. A microscopia confocal e outros tipos de microscopia têm sido fundamentais nessas investigações.

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Microscopia confocal e seu uso para um experimento de voo espacial

Os experimentos de voos espaciais representam uma oportunidade científica rara, porém excitante. Ao contrário da maioria dos experimentos de laboratório, nos quais os protocolos podem ser rapidamente modificados, as limitações no tempo da tripulação e na disponibilidade de suprimentos são fatores notáveis. Mudanças inesperadas nas programações de lançamento e reentrada também são um problema. O aparato experimental e os protocolos usados devem ser capazes de funcionar em um ambiente de microgravidade, além de resistir às forças g e às vibrações durante o lançamento e o pouso. Durante esta apresentação, o Dr. McLean revisará o planejamento experimental e o uso de abordagens e análises de microscopia confocal e eletrônica durante um recente experimento de voo espacial que voou na Space X-21 de 06/12/20 a 14/01/21.

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James Lopez recebeu o seu título de PhD em ciências biomédicas da University of Chicago em 2010. Com aproximadamente uma década de experiência em obtenção de imagens de cálcio, FRET, obtenção de imagens de células vivas e obtenção de imagens intravitais, James ingressou na Olympus como representante de vendas confocal e multifóton. Mais tarde ele passou a fazer parte do Olympus Life Science Applications Group, dando suporte a sistemas confocais e multifóton. Hoje ele gerencia o Life Science Applications Group nos mercados dos Estados Unidos, Canadá e América Latina.

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Demonstração ao vivo: microscópio confocal de escaneamento a laser FLUOVIEW™ FV3000

Junte-se a James Lopez, PhD, gerente nacional de aplicações, para ver como o microscópio confocal a laser FV3000 pode ampliar suas possibilidades de pesquisa e ajudá-lo a obter mais dados de suas amostras.

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Lin obteve o seu PhD em 2010 pela National University of Singapore, trabalhando em pesquisa biofísica. A partir de 2009, ele ingressou na Olympus como especialista técnico e de aplicações, responsável pelos sistemas de formação de imagem de ponta baseados em laser. Em 2012, Lin decidiu retornar à China e aceitar um cargo em um fabricante líder de câmeras científicas. Lá, começou como especialista em aplicações, mais tarde se tornou gerente regional de vendas e, por fim, gerente de vendas científicas da Ásia-Pacífico. Em 2021, Lin retornou a Singapura, ingressando na Olympus Singapore como gerente de produtos e aplicações. Lin possui uma vasta experiência no uso de várias técnicas de obtenção de imagens digitais científicas, incluindo várias tecnologias de câmeras.

Resumo

A evolução das tecnologias de obtenção de imagens digitais científicas e suas aplicações

Tão importante quanto um sistema de microscópio óptico para fornecer imagens com alta resolução e contraste é a digitalização da imagem vista pela ocular. Isso aumenta drasticamente sua capacidade de aprimorar recursos, extrair informações e contar uma história significativa.

Percorremos um longo caminho no que diz respeito à captura de imagens, desde a fotomicrografia em um filme até a obtenção de imagens digitais de alta sensibilidade que permitem detectar até moléculas individuais. A obtenção de imagens digitais tem permitido aos cientistas não só registrar seus dados, mas também analisá-los usando novas tecnologias de software com inteligência artificial.

As câmeras digitais projetadas para as ciências da vida têm evoluíram consideravelmente e inúmeras tecnologias estão disponíveis. Desde CCDs, passando por EMCCDs, até sCMOS, cada tecnologia tem prós e contras e deve ser cuidadosamente escolhida com base na aplicação.

Nesta palestra, irei abordar alguns dos fatos críticos sobre câmeras digitais científicas. Também falarei sobre a evolução dessas câmeras, da solução que a Olympus oferece e de como são usadas nos atuais sistemas de microscopia avançada para várias aplicações.

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A Professora Ewa M. Goldys é diretora-adjunta do Australian Research Council Centre of Excellence in Nanoscale Biophotonics (cnbp.org.au) e professora na Graduate School of Biomedical Engineering da University of New South Wales, Sidney, Austrália. Ela é membro da SPIE, OSA, Australian Academy of Technological Science and Engineering (ATSE) e vencedora do prêmio Eureka Prize do Australian Museum de 2016 pelo "Uso inovador da tecnologia". Participa continuamente do SPIE BIOS, o maior encontro internacional de óptica biomédica do mundo, e do SPIE's Photonics West, onde atua como presidente da seção de nanobiofotônica.

A sua pesquisa abrange áreas da ciência biomédica, bioimagem, biodetecção e ciência dos materiais. Ela desenvolveu novas abordagens para a detecção bioquímica e médica e diagnósticos médicos implantáveis. Os projetos atuais se concentram na nanotecnologia do câncer e na obtenção de imagens não invasivas de alto conteúdo de cores e padrões em células e tecidos.

Resumo

A obtenção de imagens hiperespectrais e de campo claro combinada com deep learning revelam regularidades ocultas de cores e padrões em células e tecidos

O Australian Research Council Centre of Excellence for Nanoscale Biophotonics baseia-se nos principais avanços do século XXI, nanociência e fotônica para ajudar a compreender a vida no nível molecular. Nesta apresentação, serão debatidas as tecnologias de última geração desenvolvidas em nosso centro para sondar, obter imagens e interagir com os sistemas vivos. Estes abordam os desafios-chave da detecção ultrassensível de analitos-chave em ambientes complexos reais e complexidade molecular e dão suporte a novas terapias e diagnósticos.

Biografia

Akira estudou medicina veterinária na Tokyo University of Agriculture and Technology, Japão, e se graduou em 2007. Pouco tempo depois, ele ingressou na Olympus como especialista em aplicações responsável pelos sistemas de formação de imagem in vivo, sistemas de análise de alto conteúdo e sistemas confocais a laser para dar suporte aos clientes no Japão. Em 2013, ele assumiu a promoção de vendas de todos os produtos de ciências da vida da Olympus. A partir de 2018, ele se mudou para Singapura e se juntou para apoiar o suporte de marketing e aplicações no mercado APAC.

Resumo

Uma nova forma de pensar – Detecção de objetos com deep learning

A análise de imagens é amplamente usada nas ciências da vida para quantificar e compreender eventos em amostras biológicas. A segmentação e detecção de objetos são processos-chave para a análise de imagens para identificar a nossa área de interesse nas imagens. Então, podemos quantificar informações morfológicas, intensidades, velocidades de rastreamento etc.

A segmentação convencional nem sempre foi exata e eficaz; contudo, nossos olhos e cérebros podem identificar onde estão nossas áreas de interesse por experiência. Ao usar o deep learning, podemos treinar uma rede neural com informações de ground truth para realizar essa tarefa complexa. Uma vez que a rede neural tenha sido criada corretamente, ela pode ajudar a segmentar objetos de forma semelhante ao seu cérebro. Parece que o deep learning requer habilidades de programação, mas nosso software não requer habilidades de programação e é fácil de usar.

Nesta sessão, debateremos a segmentação de objetos com deep learning e suas aplicações nas ciências da vida. Também demonstraremos o software de deep learning da Olympus.

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Sara Quiñones González é formada em biotecnologia e trabalhou em vários laboratórios clínicos e de pesquisa antes de ingressar na Olympus Soft Imaging Solutions em 2019 como gerente de produtos. Ela é responsável pela família de produtos SLIDEVIEW, incluindo o escâner de lâminas VS200.

Resumo

Demonstração ao vivo: escâner de lâminas para pesquisa SLIDEVIEW™ VS200

Nesta demonstração ao vivo, aprenderemos como capturar imagens de alta resolução de suas lâminas para a análise quantitativa, permitindo que você aproveite ao máximo as informações que suas lâminas têm a oferecer. Analise, compartilhe e arquive facilmente seus dados com o escâner digital de lâminas SLIDEVIEW VS200. Participe desta sessão e aprenda como obter mais em menos tempo.

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Wei Juan Wong se formou em física e trabalhou em um laboratório de pesquisa biofísica, bem como em um centro de microscopia. Ela ingressou na Olympus em 2018 como especialista de produtos na Olympus Singapore, onde dava suporte aos clientes do sudeste da Ásia usando microscópios de campo amplo, como o escâner de lâminas VS200. Em 2021, ela se mudou para a Alemanha para ingressar na Olympus Software Imaging Solutions com especialista em aplicações, onde ela fornece suporte de aplicações e marketing a clientes do mundo todo.

Resumo

Demonstração ao vivo: escâner de lâminas para pesquisa SLIDEVIEW™ VS200

Nesta demonstração ao vivo, aprenderemos como capturar imagens de alta resolução de suas lâminas para a análise quantitativa, permitindo que você aproveite ao máximo as informações que suas lâminas têm a oferecer. Analise, compartilhe e arquive facilmente seus dados com o escâner digital de lâminas SLIDEVIEW VS200. Participe desta sessão e aprenda como obter mais em menos tempo.

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A Dra. Laura Vittadello trabalha como pós-doutoranda no departamento de física da Osnabrück University no grupo de pesquisa em física ultrarrápida. Sua pesquisa foca no estudo fundamental e na aplicação de um novo tipo de marcador, as nanopartículas harmônicas, que são especialmente projetadas para aplicações biológicas que envolvem microscopia não linear.

Resumo

Rastreamento in-vivo de nanopartículas harmônicas por meio de um microscópio de campo amplo TIGER

O rastreamento in vivo baseado em nanopartículas harmônicas não foi explorado até agora devido à falta de uma ferramenta apropriada: um microscópio óptico não linear de campo amplo. Aqui, apresentaremos uma nova abordagem para superar esse desafio com base em uma reformulação dos parâmetros espaciais do laser.

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Bülent Peker é especialista em microscopia de escaneamento a laser. Ele se interessou pela primeira vez em microscopia e fotônica durante o seu PhD em físico-química, onde trabalhou em microscopia de dois fótons resolvida no tempo, e essa paixão tem o acompanhado desde então.

Bülent está com a Olympus há mais de 13 anos e ajudou a equipe a introduzir microscópios de escaneamento a laser de ponta no mercado. É particularmente fascinado pela aplicação de sistemas multifóton e pelas possibilidades de personalização dos sistemas de escaneamento a laser.

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Demonstração ao vivo: microscópio confocal de escaneamento a laser FLUOVIEW FV3000

Nesta demonstração ao vivo, você conhecerá o Olympus FLUOVIEW™ FV3000 para a multiplexagem de fluorescência e obtenção de imagens de tecidos profundos usando luz laser no infravermelho próximo (NIR). As fontes de laser NIR podem ajudar na visualização de estruturas biológicas mais com mais clareza e resolução no interior de um espécime. A excitação NIR também pode permitir o uso de mais corantes fluorescentes sem sobreposição espectral.

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O Prof. Portugues é um neurobiólogo que estuda o controle sensório-motor. Seu grupo de pesquisa usa comportamento, modelagem, optogenética, eletrofisiologia in vivo e obtenção de imagens funcionais de cálcio de todo o cérebro para dissecar a aprendizagem, memória e seleção de ações nas larvas de peixe-zebra.

O Prof. Portugues estudou matemática e fez o seu PhD em física teórica na Trinity College na University of Cambridge. Depois de uma curta bolsa de pós-doutorado em física no Centro de Estudios Cientificos in Valdivia, Chile, ele se juntou ao laboratório do Professor Florian Engert na Harvard University e mudou seus interesses de pesquisa para a neurociência. Em 2014, ele foi nomeado líder do grupo de pesquisa Max Planck no Max Planck Institute of Neurobiology em Martinsried. Desde de 2020, o Prof. Portugues é professor assistente da TUM.

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Aplicação de luz-folha Alpha3