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Análisis de imagen de la microscopia de la Siguiente-Generación con tecnología de Profundo-Aprendizaje

Leveraging la potencia profundamente del aprendizaje, el software de la proyección de imagen de los cellSens de Olympus para la microscopia ofrece análisis importante perfeccionado de la segmentación, tal como detección del núcleo y numeración celular escritura de la etiqueta-libres, para datos más exactos y los experimentos eficientes.

El análisis de imagen es una parte crítica de muchos usos de las ciencias de la vida. Los análisis que confían en la segmentación para extraer objetivos, tales como células y organelos, del descanso de la imagen son corrientes. Sin embargo, los métodos convencionales de la formación de umbrales que dependen de luminosidad y de color pueden faltar la información crítica o pueden no poder descubrir los objetivos en absoluto. la tecnología de profundo-aprendizaje del software de los cellSens permite a utilizadores entrenar rápidamente al sistema para capturar automáticamente esta información, perfeccionando la velocidad y la exactitud de la detección escritura de la etiqueta-libre del objeto, el análisis cuantitativo de células fluorescente-etiqueta y la segmentación basada en características morfológicas.

Perfeccione la eficiencia del experimento con la detección Escritura de la etiqueta-Libre de los núcleos

La coloración fluorescente y la excitación ULTRAVIOLETA requeridas para la detección convencional del núcleo es que toma tiempo y puede dañar las células. Sin embargo, el software de los cellSens puede determinar y dividir núcleos en segmentos de imágenes simples de la transmisión para no requerir la etiqueta fluorescente.  

Reducir fototoxicidad durante proyección de imagen de la fluorescencia para soportar de adquisición de datos exacto

Con la tecnología de profundo-aprendizaje del software de los cellSens, los utilizadores pueden conseguir datos exactos del análisis de imágenes inferiores del ratio señal/ruido. La tecnología produce exactitud excepcional mientras que importante reduce la cantidad de excitación enciende las células se expone a. Esto habilita la segmentación de alta resolución mientras que ayuda mantenga las células sanas.

Salve el tiempo automatizando la numeración celular y la medición

el Profundo-aprendizaje de tecnología salva tiempo determinando y contando las células mitotic automáticamente. Esta tecnología es también útil para dividir imágenes en segmentos de los especímenes del tejido, tales como glomérulos del riñón, que es desafiador al usar métodos convencionales.

Fuente: https://www.olympus-lifescience.com/en/

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