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直播回顧|復(fù)雜樣品智能識別及自定義處理工作流

更新時(shí)間:2022-09-09      點(diǎn)擊次數(shù):797

新增功能!
Aivia 11
AI 加速分析
 
 

深度學(xué)習(xí)分割目標(biāo)
 
多孔板實(shí)驗(yàn)
 
工作流
 
集成 Cellpose 的 AI 功能,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健且可重復(fù)的物體檢測
 
 
 
 
在Aivia 中探索和分析整個(gè)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù),并導(dǎo)出到CytoMAP進(jìn)一步分析結(jié)果結(jié)合Aivia的AI工具和訣竅,定制您的專屬圖像分析工作流程,以實(shí)現(xiàn)高效的批量圖像分析
細(xì)胞計(jì)數(shù),定位,分類的定性與定量
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大批量數(shù)據(jù)的分析與組間比較
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深度學(xué)習(xí)分割目標(biāo)
基于 Cellpose 的物體檢測
 
    Aivia 11結(jié)合了先進(jìn)的Cellpose(Stringer,2021)[1]——用于目標(biāo)檢測的深度學(xué)習(xí)模型。我們提供四種新的Cellpose 分析訣竅為所有人提供基于AI 的2D和3D對象分割,使用者無需具備Python 編程知識或訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。
   這些模型高度契合各種成像方式和染色條件。無論您的成像實(shí)驗(yàn)涉及DIC系統(tǒng)還是熒光膜染色,基于Cellpose 的目標(biāo)分割訣竅每次都能夠使您能獲得穩(wěn)健且可重復(fù)的分割結(jié)果。

  • 使用 Cellpose 強(qiáng)大的目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí)模型

  • 無需 Python 腳本或深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練知識

  • 利用現(xiàn)有的 Aivia 工具進(jìn)行日常分析

Aivia 9起,我們通過Python 腳本提供了Cellpose ——AI目標(biāo)分割插件。如今我們將Cellpose集成到現(xiàn)有的分析框架中,Aivia 11工作流程中的深度學(xué)習(xí)細(xì)胞分割變得更加簡潔高效。

[1] Stringer C, Wang T, Michaelos M, Pachitariu M. Cellpose: a generalist algorithm for cellular segmentation. Nature Methods. 18: 100-106. (2021)

媒體庫

多孔板實(shí)驗(yàn)
 分析整個(gè)實(shí)驗(yàn)
        當(dāng)您的實(shí)驗(yàn)同時(shí)具有多個(gè)測試條件時(shí),您的分析軟件應(yīng)該能夠一次分析所有條件。在Aivia 11中,我們引入的幾個(gè)功能,使您可以在同一平臺中展示、探索和分析多孔板實(shí)驗(yàn),以快速獲得洞見。 
    從成像實(shí)驗(yàn)開始,Aivia 11的新界面Experiment Explorer允許您將徠卡多孔板數(shù)據(jù)導(dǎo)入Aivia。您可以瀏覽來自單個(gè)孔的圖像或來自Multi-well Navigator的成像結(jié)果,并使用標(biāo)簽來注釋板中每個(gè)孔的實(shí)驗(yàn)條件。
 

  • 使用直觀的導(dǎo)航界面導(dǎo)入和探索整個(gè)多孔實(shí)驗(yàn)

  • 定義下游分析的實(shí)驗(yàn)條件

  • 將結(jié)果導(dǎo)出到 CytoMAP 以進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)探索

  • 支持來自MICA等成像系統(tǒng)的多孔板數(shù)據(jù)格式

    您可以在單個(gè) FOV 上使用 Aivia 的內(nèi)置工具分析圖像,并使用新的工作流工具(Workflow Processor)設(shè)計(jì)分析流程。然后,將您構(gòu)建的分析流程批量應(yīng)用于整個(gè)成像實(shí)驗(yàn),或用于添加過注釋條件的特定孔內(nèi)的圖像。
    從批量分析流程中收集的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以導(dǎo)出到CytoMAP(Stoltzfus,2020)[2],進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)探索。利用 CytoMAP 的功能(如降維)加速獲取成像實(shí)驗(yàn)中洞見,從而加快您的成果發(fā)布過程。

[2] Stoltzfus CR, Filipek J, Gern BH, et al. CytoMAP: a spatial analysis toolbox reveals features of myeloid cell organization in lymphoid tissues. Cell reports. 31(3): 107523.

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工作流
完整的分析流程
    我們?yōu)槟峁┝吮纫酝叩淖杂啥?。在Aivia 11中您可以自定義圖像分析流程。Workflow Processor 允許您設(shè)計(jì)“從數(shù)據(jù)導(dǎo)入到目標(biāo)分類和結(jié)果導(dǎo)出"的完整分析流程。
    Workflow Processor 允許您將 Aivia 中的分析工具(圖像增強(qiáng)功能、AI 支持的像素分類器、深度學(xué)習(xí)模型、圖像分析訣竅、測量結(jié)果和目標(biāo)分類器)整合到同一個(gè)工作流中。此外,您還可以設(shè)置多個(gè)工作流以連續(xù)運(yùn)行,從而擴(kuò)展分析功能。

  • 混合搭配 Aivia 的分析工具,創(chuàng)建您自己的分析流程

  • 可以從頭開始設(shè)計(jì)工作流,也可以根據(jù)以前分析的結(jié)果構(gòu)建工作流

  • 批量應(yīng)用自定義工作流,快速獲得結(jié)果

    設(shè)計(jì)工作流的過程已整合到Aivia 中的分析工具中?!皠?chuàng)建工作流(Create a Workflow)"功能可將數(shù)據(jù)分析訣竅中的圖像增強(qiáng)及像素分類器自動(dòng)加載到Workflow Processor 界面中 , 讓您能夠快速創(chuàng)建批處理流程,將分析應(yīng)用于整個(gè)實(shí)驗(yàn)。這樣就無需回憶您采取的每個(gè)分析步驟,因此您可以專注于結(jié)果的解析。

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其他改進(jìn)

  • 3D 細(xì)胞分析和 3D 細(xì)胞姿勢配方的網(wǎng)格預(yù)覽速度更快

  • 從標(biāo)記的圖像創(chuàng)建 2D 和 3D 對象

  • AiviaWeb具有存儲和自動(dòng)存檔功能,可作為訂閱選項(xiàng)提供

 
人工智能不僅僅是一個(gè)流行語
    Aivia為希望從圖像中提取更多信息的顯微鏡學(xué)家和研究人員提供高性能的圖像處理和展示平臺。Aivia中支持AI的工具簡化了成像分析的關(guān)鍵步驟,并為用戶提供了針對其數(shù)據(jù)量身定制的解決方案。
 
了解Aivia
 
 

深度學(xué)習(xí)
 
Teravoxel 3D 渲染
 
虛擬現(xiàn)實(shí)
 
神經(jīng)元示蹤
 
3D 跟蹤
 
完善的支持
 
使用先進(jìn) 的AI 工具為數(shù)據(jù)量身打造增強(qiáng)、分割和預(yù)測工具
 
實(shí)時(shí)展示數(shù)萬億個(gè)體素和數(shù)千個(gè)對象
 
在沉浸式環(huán)境中交互探索 3D/4D 數(shù)據(jù)集
 
使用智能追蹤工具進(jìn)行快速神經(jīng)元重建
 
分析物體運(yùn)動(dòng)并探索細(xì)胞分裂、分化和命運(yùn)
 
每個(gè)訂閱計(jì)劃都包含免費(fèi)升級和技術(shù)支持
 

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