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16 Apr 2025

Exploring Spatial Biology: 2D-4D Atlasing of the Human Body

United States • Webinar
16
–
22 Apr 2025

Advancing Human-Relevant Models for Real-World Impact

United States • Webinar
Aivia_Neuroscience-VBE comparison mouse-1_traced_ROI

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
Separation of cells based on their tracking status: A colourised binary mask of a time-lapse microscopy field of view of medium confluency with individual cells highlighted as survivors if they can be tracked since the initial movie frame (cyan), incomers if they migrated into the field of view throughout the movie (yellow) or mistracks if an error occurred in the automated trajectory reconstruction (red).

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。
Analysis of anatomy and axon orientation of an adult mouse brain tissue with QLIPP.

通过光学属性了解细胞结构

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。

应用于显微术中的人工智能技术网络研讨会

我们展示了使用残差通道注意力网络（RCAN）还原和增强三维延时(4D)荧光显微数据。
Beckman Coulter LinkBeckman Coulter LogoGenedata LinkIDBS LogoIDBS LinkIDBS LogoAbcam Limited LinkAbcam Limited LogoMolecular Devices LinkMolecular Devices LogoPhenomenex LinkPhenomenex LogoSciex LinkSciex LogoAldevron LinkAldevron LogoIDT LinkIDT Logo
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