图像分割

快速、高效

  • 基于深度学习技术的高精度检测和分割提供了高效可靠的分析结果
  • 非常适合细胞计数和几何测量(如面积或形状),无需考虑光毒性影响
  • 每个位置的处理时间小于1秒

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图6

显示细胞核识别的示例。显示已训练神经网络应用(决策)的示意图。

基于人工智能技术的新一代图像分析

通过显微镜采集的图像数据分析,为了进行精确图像分析,需要利用图像分割(特别是基于强度值或颜色的阈值)从图像中提取分析目标。但这个过程可能非常耗时,并且会影响标本状态。

TruAI技术的新一代图像分析可以帮助解决这些难题。

仅检测到分裂细胞(右)


利用TruAI(绿色)预测有丝分裂细胞。

TruAI探测肾小球特征(右)


利用TruAI(蓝色)预测小鼠肾脏切片上的肾小球位置。
利用TruDetect技术在明场图像中采集的细胞核(绿色)荧光图像、(蓝色)细胞核

利用TruDetect技术在明场图像中采集的细胞核(绿色)荧光图像、(蓝色)细胞核


绿色:您可以发现由于GFP标记不均匀导致检测准确性较低。
蓝色:尽管培养皿上存在划痕和灰尘,但仍可以高精度对细胞核进行检测。

图像增强

神经网络可以提前学习噪点的特征,即使在信号很弱的情况下,也能构建出高信噪比的图像。

荧光强度很弱的噪点图像也会使物体识别的分割变得困难。尽量减少图像褪色并尽快采集图像也很重要。
使用深度学习技术进行去噪,使得在噪点水平高而曝光时间短的情况下,可以获得清晰的图像。

Image Enhancement

Ganerate clear image with high signal-to-noise ratio from noisy image

实时人工智能为您省时省力

观察已训练神经网络的实时决策结果,并实时显示。在开始图像采集之前,了解决策结果可以提高实验的效率。

HeLa细胞培养对细胞周期不同阶段的实时检测*
橙色:G1期,绿色:S期和G2期,红色:有丝分裂核和子核


*虽然它已经成为医学研究中最重要的细胞系之一,但我们必须认识到Henrietta Lacks对科学的贡献是在未经她同意的情况下发生的。这一不公正现象在导致免疫学、传染病和癌症方面重大发现的同时,也引发了关于医学中的隐私、伦理和授权许可方面的重要对话。
要了解更多关于Henrietta Lacks的生平和她对现代医学的贡献,请点击这里。
http://henriettalacksfoundation.org/

从宏观到微观成像

从宏观到微观成像功能使您能够使用低倍率物镜(如4倍)采集概览图,然后可识别样本区域并以高倍率采集图像。选择使用TruAI时,这一过程会自动进行,当观察带有多个组织切片的载玻片或培养皿时,成像速度更快、效率更高。

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从宏观到微观成像

“预先训练的细胞核识别是相当惊人的,现在可以很容易地分析非常异质的样本,并且不损害任何细胞组分。 特别是在高细胞密度区域,无论是速度还是性能,基于TruAI的分离明显优于强度或边缘检测。”

Robert Strauss
高级研究员
丹麦癌症协会研究中心

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使用带有深度学习功能的TruAI技术进行准确高效的显微图像分析

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