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超分辨率显微镜图片库
由于光的衍射极限,传统共聚焦显微镜无法分辨约240纳米以下的结构。当需要提高分辨率以研究衍射极限尺度以下的结构和分子事件时,会使用超分辨率显微镜技术,如STED、PALM或STORM,或某些解卷积处理方法。
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基于 AI 引导的多重二维数据向空间洞察的转化
Aivia 13 能够处理大型二维图像,使研究人员能够通过检测数百万个对象和自动聚类多达 30 个标记物,深入理解其表型周围的微环境。
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人工智能显微图像分析-介绍
人工智能引领的显微图像分析和可视化是用于数据驱动型科学发现的一项强大工具。人工智能技术可以帮助研究人员应对具有挑战性的成像应用,让他们能够从图像中获取更多的信息。
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人工智能驱动的像素分类器
通过人工操作获得可重复的结果需要具备专业知识,而且工作冗长乏味。但是,现在有一种方法可以克服这些挑战,通过加快这种分析来提取图像的真正价值并获得深入的认识。人工智能驱动的像素分类器可快速提供可重复的分割结果,克服了人工操作问题。与基于功能的传统自动化相比,它可以提供更可靠的结果。
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在显微成像和图像分析中运用人工智能和机器学习技术
Emma Lundberg 教授是瑞典 KTH 皇家理工学院细胞生物学蛋白质组学教授。她还是细胞图谱项目的总监,该项目是瑞典人类蛋白质图谱(HPA)项目不可或缺的组成部分,后者是用于研究人类蛋白质组的开源资源。细胞图谱项目是 HPA 的一部分,提供人类细胞系中 RNA 和蛋白质的表达及时空分布的高分辨率图像。Lundberg…
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在显微图像分析中运用机器学习技术
显微成像技术最近取得了令人振奋的进展,因此,在生物医学研究中采集的图像数据无论质量还是数量都呈指数级增长。但是,分析日益复杂的大型图像数据集以提取有意义的信息可能是一个既枯燥又耗时的过程,而且容易出现人为误差和偏差,这经常给许多研究人员造成生产效率瓶颈。
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生理学图片库
生理学是关于生物体内的过程和功能。生理学研究的重点是生物体器官、组织或细胞的活动和功能,包括所涉及的物理和化学现象。在此,我们以不同的样本为例,向您展示与生理学有关的图片。