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类器官与器官芯片技术网络研讨会-仪器信息网

China • Webinar

2D slice of colon cancer tissue stained with 30 markers and imaged using the Cell DIVE system. Analysis performed using Aivia 13’s new multiplex cell detection recipe and automatic clustering tool. Each phenotype denoted in a different color.

Transforming Multiplexed 2D Data into Spatial Insights Guided by AI

Aivia 13 handles large 2D images and enables researchers to obtain deep insights into microenvironment surrounding their phenotypes with millions of detected objects and automatic clustering up to 30…

[Translate to chinese:] Single cell datasets

利用 SPARCS 探索亚细胞空间表型

功能日益强大的显微镜可提供信息丰富的各种细胞表型数据。如果与深度学习的最新进展相结合，这将成为在基因筛选中读出感兴趣的生物表型的理想技术。在本网络讲座中，您将了解到空间分辨 CRISPR 筛选 (SPARCS)，这是一种利用自动化高速激光显微切割技术在人类基因组尺度上揭示各种亚细胞空间表型的平台。

[Translate to chinese:] THY1-EGFP labeled neurons in mouse brain processed using the PEGASOS 2 tissue clearing method, imaged on a Leica confocal microscope. Neurons were traced using Aivia’s 3D Neuron Analysis – FL recipe. Image credit: Hu Zhao, Chinese Institute for Brain Research.

借助人工智能，揭示复杂而密集的神经元图像中的洞察

神经元的3D形态学分析通常需要使用不同的成像模式，捕捉多种类型的神经元，并在各种密度下相连的传统Leica SP8显微镜采集多达解神经元的形态，这对许多研究人员来说仍然是一个耗时的挑战。

Image of fixed U2OS cell expressing mEmerald-Tomm20 denoised using a 3D RCAN model trained with matching low and high SNR image pairs acquired on an iSIM system.

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。