医疗 | 学习与分享 | 徕卡显微系统

医疗

探索专为神经外科、眼科、整形外科、耳鼻喉科和牙科 HCP 量身定制的科学和临床综合资源，包括行业洞见、临床案例研究和专题研讨会。重点突出手术显微镜的最新进展，让您了解AR荧光、三维可视化和术中OCT成像等尖端技术如何赋能复杂手术决策的信心和精准操作。

多通道一词是指使用多种荧光染料来检查一个样本中的不同元素。多通道成像可以同时观察相关组分和过程，从而为您的观察添加更多背景信息，最终提供更有意义的结果。它还有助于观察采用其他方法可能会遗漏的相互依赖性。

随着癌症生物学数据集的不断增长，显微图像分割和定量也越来越具挑战性，研究人员被迫在分析工作中耗费大量的时间。

胚胎发育活细胞扩展成像，需要精准平衡曝光量、时间分辨率和空间分辨率，以保持细胞活性。为达到最优的分析结果，从成像数据中获取更多有价值的信息，需要在三个因素之间折中考虑。在本次研讨会中，Aivia团队将展示人工智能如何帮助您进行胚胎发育中的活细胞扩展成像。

细胞球3D细胞培养模型模拟了活组织的生理和功能，使其成为研究肿瘤形态和筛选抗癌药物的有用工具。药物AZD2014是一种公认的哺乳动物雷帕霉素靶蛋白（mTOR）通路抑制剂[1]。mTOR的异常激活会促进肿瘤生长和转移，导致AZD2014进入临床试验作为抗癌分子。其具体的抗肿瘤机制尚不清楚。

细胞间的相互作用很难观察，其中涉及的目标检测和关系衡量尤为棘手。没有简单易用的目标检测及其关系测量方法，很难观察到细胞间的相互作用。

请加入我们的特邀演讲嘉宾 Jacco van Rheenen 教授的网络研讨会，他将展示他在驱动癌症起始和进展的细胞的身份、行为和命运方面的研究成果。

复杂神经投射的检测能力主要取决于大规模神经元网络的精确重建。神经科学研究中的大多数数据析取方法都非常耗时和易错，进而导致进度延误和错误。在本次研讨会中，Aivia将演示如何利用自动化技术提升图像分析工作流的效率

人工智能解决方案在显微镜领域的应用不断拓展。从自动化目标分类到虚拟染色，机器学习和深度学习技术在帮助显微镜学家简化分析工作的同时，也在持续推动科学技术领域的突破。

在过去3年中，显微学家开始在广泛的应用中使用人工智能解决方案，包括图像采集优化（智能显微镜）、目标分类、图像分类、分割、还原、超分辨率和虚拟染色。