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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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高清检测发育过程中的关键事件
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。
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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
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使用深度学习技术追踪单细胞
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。
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![[Translate to chinese:] Dynamic Signal Enhancement powered by Aivia: Truly simultaneous multicolor imaging of live cells (U2OS) in 3D [Translate to chinese:] Dynamic Signal Enhancement powered by Aivia: Truly simultaneous multicolor imaging of live cells (U2OS) in 3D](/fileadmin/_processed_/b/1/csm_How_Artificial_Intelligence_Enhances_Confocal_Imaging_teaser_bba50f917e.jpg)
人工智能如何增强共聚焦成像
在本文中,我们将展示人工智能(AI)如何增强您的成像实验。即,由 Aivia 提供支持的动态信号增强如何在捕捉活细胞样本的时间动态的同时提高图像质量。