Webinars

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。
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。
Spontaneous colon adenoma

癌症活体显微镜检查

请加入我们的特邀演讲嘉宾 Jacco van Rheenen 教授的网络研讨会,他将展示他在驱动癌症起始和进展的细胞的身份、行为和命运方面的研究成果。
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。

Capture life as it happens

With the Leica Nano Workflow, searching for the needle in the haystack is a thing of the past. Take advantage of correlative light and electron microscopy to identify directly the right cell at the…
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