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22 Apr 2025
Protist Paramecium (Paramecium tetraurelia) stained to show the nucleus

复杂3D数据集——人工智能赋能的空间数据分析

本期MicaCam为您提供切实的建议,教您从显微镜图像中提取可发表级别的分析结果。本期的特邀嘉宾来自徕卡显微系统的Luciano Lucas,他将为大家展示如何使用MICA的AI赋能软件进行图像分析。他将深度分析两张MICA的3D成像,探究不同可见生物元素之间的空间关系。本期的最后将会介绍如何创作高保真视频动画以及其他可用于发表文章的结果。
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。
Dual color volume rendering of Drp1 oligomers (green) and mito OM (red) in a live U2OS cell

多色四维超分辨光片显微镜

人工智能显微术研讨会主要关注和讨论显微术和生物医学成像领域的最新人工智能技术和工具。在该科学演示中,Yuxuan Zhao展示了如何通过渐进式深度学习策略并结合“双环调制的SPIM”设计改善活细胞中的细胞器三维成像。
H&E stained micrograph of an intramucosal esophageal adenocarcinoma (left) enhanced with Aivia’s Pixel Classifier (right)

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。
Single timepoint of a drosophilia embryo, 3D object detection

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。
Single timepoint of a time-lapse recording of mammary epithelial micro spheroid cultured in 3D highlighting individual mitotic events

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。
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