生命科学研究

在生命科学研究中心，您可以掌握最新的关于先进显微镜、成像技术、电镜样品制备和图像分析的前沿应用和创新，涵盖的主题包括细胞生物学、神经科学和癌症研究。希望在这里可以帮助您提升研究能力和精进显微镜在各个科学领域实际应用，并了解徕卡如何通过精确的可视化、图像解读和推进研究进展来赋能您的工作。

基于荧光寿命的成像图库

共聚焦显微镜技术依赖于荧光探针的有效激发以及由荧光过程所发射的光子的高效收集。荧光特性之一是其发射波长（即荧光团的光谱特征）。另一个更为强大但尚未充分探索的特性是荧光寿命（荧光团在激发态的持续时间）。基于荧光寿命的信息增加了共聚焦实验的一个额外维度，能够揭示荧光团微环境的信息，并允许对光谱特性相重叠的物种进行多重分析。

多彩图库

荧光多色显微技术是多重成像技术的一个方面，可在同一实验中观察和分析同一样本中的多种元素--每种元素都标记有不同的荧光染料。这不仅能提高实验效率，还能获得更可靠、更有意义的结果，从而了解细胞和组织内的复杂过程。本图集展示了使用THUNDER和STELLARIS平台获得的标有多种荧光探针的样本图像。

应用于显微术中的人工智能技术网络研讨会

我们展示了使用残差通道注意力网络（RCAN）还原和增强三维延时(4D)荧光显微数据。

弹壳撞针压痕的三维形貌分析

本文根据三维形貌资料讨论了射击后弹壳底火帽形貌、扁度和撞针压痕（弹坑）深度的分析情况。对已射击弹药和未射击弹药的底火帽进行了三维形貌分析。用左轮手枪从3个方向射击弹药：水平、垂直向上、垂直向下。测定了在三种射击条件下底火帽扁度的变化、撞针压痕的深度以及个别特征的可辨性。

How does an Automated Rating Solution for Steel Inclusions Work?

The rating of non-metallic inclusions (NMIs) to determine steel quality is critical for many industrial applications. For an efficient and cost-effective steel quality evaluation, an automated NMI…

如何对钢铁中的非金属夹杂物进行符合标准的分析

本次网络研讨会将概述非金属夹杂物在钢铁中的重要性，概述评估钢铁质量的重要全球标准，以及手动测量钢铁夹杂物时遇到的困难。

Mouse retina was fixed and stained by following reagents: anti-CD31 antibody (green): Endothelia cells, IsoB4 (red): Blood vessels, and microglia anti-GFAP antibody (blue): Astrocytes Sample courtesy by Jeremy Burton, PhD and Jiyeon Lee, PhD, Genentech Inc., South San Francisco, USA. Imaged by Olga Davydenko, PhD (Leica). Imaged with a THUNDER Imager 3D Cell Culture.

An Introduction to Computational Clearing

Many software packages include background subtraction algorithms to enhance the contrast of features in the image by reducing background noise. The most common methods used to remove background noise…

钢材质量评估过程中人工评级非金属夹杂物（NMI）的挑战

快速、精确和可靠的非金属夹杂物（NMI）评级对钢材质量评估具有重要作用。在钢铁生产和组件制造过程中，非金属夹杂物（NMI）人工评级是一种常用的方法.

Industrial Microscopy: Digital imaging and the Leica DVM6

This webinar will discuss digital microscopy and Leica’s digital DVM6 microscope. We will navigate the difference between optical and digital magnification, explain the differences in optics, and…