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马萨诸塞州，沃尔瑟姆 （2021 年 12 月 7 日）— scanR 高内涵筛选（HCS）工作站实现了全自动图像采集和数据分析。3.3 版改进了深度学习技术功能，可使用实例分割可靠地区分生物样本中的对象，还能够在图像中检测和描绘感兴趣的不同对象。
使用自学习显微镜方法，scanR 系统的 AI 在基于分析的工作流程中自动分析数据。深度学习技术可以检测细胞、细胞核和亚细胞对象，并从拥有 100 多个对象参数的列表中提取特征。显著提高了深度学习对象分割能力，以更准确地分割难以区分的对象，例如细胞集落或组织中非常接近的细胞或细胞核。
除了为特定应用开发神经网络模型的工具外，scanR 3.3 版还提供了针对细胞核和细胞的预训练神经网络模型。这些可用于大量标准应用，包括区分融合细胞和致密细胞核的能力，从而缩短训练神经网络的时间。
scanR 软件 3.3 版还包含一个孔板校准助手，该助手可以快速、简单地校准系统的新孔板。此外，新的许可证级别使协作者能够打开、查看和重新选择 scanR 分析文件，以便更轻松地共享结果。
要了解更多有关scanR高内涵筛选工作站的信息，请访问我们的网站： olympus-lifescience.com/microscopes/inverted/scanr/
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