快速、高灵敏度成像和人工智能辅助分析
The specificity of fluorescence microscopy allows researchers to accurately observe and analyze biological processes and structures quickly and easily, even when using thick or large samples. However,…
为活细胞成像创造新选择
对厚实的活体样本进行成像时，主要挑战之一是获得图像质量与组织完整性之间的平衡。长时间的图像采集期间，弱信号光会导致低信号水平，导致图像对比度低以及分割和分析困难。需要通过高剂量成像或高时间分辨率成像技术加强信号强度时，这一问题更加突出。一个常见问题是：我如果快速成像、一次完成，会不会造成样本过度漂白或者细胞死亡？
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。
精确分析宽视野荧光图像
利用荧光显微镜的特异性，即便是使用厚样品和大尺寸样品，研究人员也能够快速轻松地准确观察和分析生物学过程和结构。然而，离焦荧光会提高背景荧光，降低对比度，影响图像的精确分割。THUNDER 与Aivia 的组合可以有效解决这一问题。前者可以消除图像模糊，后者会使用人工智能技术自动分析宽视野图像，提高操作速度和精确性。下面，我们来详细了解下这一协作方法。
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…
简化癌症生物学图像分析工作流
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。
在不同尺度下观察复杂的细胞相互作用
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。
自动化加速神经元图像分析
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
人工智能辅助荧光图像分析省时省力
THUNDER和 Aivia 的强大协同作用可更精确地分析荧光图像，即使在使用弱光激发时也是如此。
