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Analisi sulla base di immagini di prossima generazione di microscopia con tecnologia d'Apprendimento

Facendo leva la potenza in profondità dell'apprendimento, il software della rappresentazione dei cellSens di Olympus per microscopia offre l'analisi significativamente migliore della segmentazione, quali rilevazione del nucleo ed il contaggio di cellule contrassegni contrassegno, per i dati più accurati e gli esperimenti efficienti.

L'analisi sulla base di immagini è una parte critica di molte applicazioni di scienze biologiche. Le analisi che contano sulla segmentazione per estrarre gli obiettivi, quali le celle e gli organelli, dal resto dell'immagine sono ordinarie. Tuttavia, i metodi convenzionali di thresholding che dipendono da luminosità e da colore possono mancare le informazioni critiche o non possono potere individuare gli obiettivi affatto. la tecnologia d'apprendimento del software dei cellSens permette agli utenti di preparare rapidamente il sistema per catturare automaticamente questi informazioni, migliorando la velocità e l'accuratezza di rilevazione contrassegna contrassegno dell'oggetto, l'analisi quantitativa delle celle fluorescente-contrassegnate e la segmentazione basata sulle funzionalità morfologiche.

Migliori il risparmio di temi di esperimento con rilevazione Contrassegna Contrassegno dei nuclei

La macchiatura fluorescente e l'eccitazione UV richieste per rilevazione convenzionale del nucleo sono che richiede tempo e possono danneggiare le celle. Tuttavia, il software dei cellSens può identificare e segmentare i nuclei dalle immagini semplici della trasmissione in moda da non richiedere il contrassegno fluorescente.  

Diminuzione della fototossicità durante la rappresentazione di fluorescenza per supportare dell'acquisizione dei dati accurato

Con la tecnologia d'apprendimento del software dei cellSens, gli utenti possono ottenere i dati accurati dell'analisi dalle immagini basse di rapporto segnale-rumore. La tecnologia produce l'accuratezza eccezionale mentre significativamente diminuisce la quantità di eccitazione accende le celle è esposta a. Ciò permette alla segmentazione ad alta definizione mentre aiutano tenga le celle in buona salute.

Salvi il tempo automatizzando il contaggio di cellule e la misurazione

l'Profondo-apprendimento della tecnologia salva il tempo identificando e contando le celle mitotiche automaticamente. Questa tecnologia è egualmente utile per il segmento delle immagini degli esemplari del tessuto, quali i glomeruli del rene, che è provocatorio quando usando i metodi convenzionali.

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