Věda a výzkum       Akademon       Vesmír       Osel       AVO       Chemagazín TOPlist CZ     EN       Kontakt
Laboratorní průvodce - na titulní stranu
Databáze:   Laboratorní přístroje        Firmy        Zastoupení        E-obchody        Novinky 
Hledání:  
 
Ostatní:       Nástroje        Encyklopedie        Tabulky 
Kalendář :   1.10.2020 SCI-PO 2020 VEŘEJNÁ POLITIKA V OBLASTI VÝZKUMU, VÝVOJE A INOVACÍ
  19.10.2020 - 22.10.2020 Analytica 2020
  4.11.2020 - 5.11.2020 Lab Innovations 2020
  11.11.2020 - 13.11.2020 Týden výzkumu a inovací pro praxi a životní prostředí - TVIP
  19.11.2020 - 21.11.2020 SALIMA TECHNOLOGY
Reklama
Nová generace obrazové analýzy mikroskopických objektů

Využití umělé inteligence (deep-learning) při analýze obrazů živých organel dokáže významně zlepšit výsledky i při nízkém odstupu signálu od šumu.

Datum: 12.5.2020

deep-learning, AI, umělá inteligence, analýza obrazu, mikroskopie


 

Sdílet na Facebooku   Odeslat na Twitter

Firma Olympus přichází s novým software cellSens, který pracuje na principu deep-learning. Tento software výrazně zvyšuje efektivitu detekce objektů a jejich segmentace. Hlavní oblastí je mikroskopická analýza v biochemii a biologii, kde je možné detekovat a rozlišit buňky a jejich jádra, dokonce i bez použití fluorescenčních značkovačů a barviv. Je tak možné snadno provádět například počítání buněk i s použitím jen viditelného světla.

V oblastech life-science je významná právě analýza obrazu z mikroskopu. Analýzy vyžadují odlišení buněk a jednotlivých organel. Běžně se tyto analýzy provádějí s použitím fluorescenčních značkovačů, které zvýší kontrast obrazu po osvětlení UV zářením. I při použití značkovačů jsou obrazy nepříliš jasné, kontrastní a jen s obtížemi je lze analyzovat.

cellSens software s deep-learning technologií se dokáže naučit obrazy analyzovat a výsledkem je, že umí rozpoznat objekty, které by jinak pozornosti unikly. Toto jednak zlepšuje rozlišovací schopnosti mikroskopie a také zrychluje analytické procesy, jako například právě počítání buněk a jiné kvantifikační metody.

Reklama

Velkou výhodou cellSens je to, že dokáže fungovat i při nízkém odstupu signálu od šumu. Díky tomu není v mnoha případech používat fluorescenční značkovače, které jsou agresívní a vyžadují UV záření poškozující živé organely. Analyzovaný obraz tak může pocházet přímo z optického mikroskopu s nízkou intenzitou osvětlení a bez předchozí přípravy vzorku, což je jinak značně časově náročné. Vzorek je po měření stále v původním živém stavu.

Podobně jako firma Olympus, s obdobným principem řešení přichází i firma Nikon, která nabízi artificial intelligence (AI) modul pro mikroskopy. Jedná se o software NIS.ai.


Zdrojem informací je Labbulletin.
Kredit obrázku: Olympus Europa Holding GmbH

Pro kompletní informace si přečtěte  celý článek.

 

Reklama

Reklama