未来已徕，AI赋能显微技术。
人工智能图像分析软件 Aivia
分析的主观性和低重复性是生物图像分析中需要克服的关键障碍。 标准 分割方法会导致不符合标准的结果，因此需要进行大量的人工干预，而这很容易出错。
Aivia改变了这一切。
Aivia 采用人工智能优先的先进软件架构，是一种具有独创性且功能完整的2D至5D图像可视化、分析与解释平台，能够在短短几分钟内可靠地处理和重建高度复杂的图像。
- 让所有人都能进行人工智能增强型图像分析—— 无需具备计算机科学专业知识
- 充分利用机器学习技术，生成 可靠 且可重复的分割结果
- 进行有效而快速的2D至5D可视化和分析，深入挖掘数据的价值—— 所有这一切均在同一个平台中实现
任何人都能使用的先进数据分析技术
无论您在成像平台工作，还是细胞生物学或神经科学的研究人员，为了让机构和发表研究成果取得成功, 采用更多新技术来获得高质量的结果至关重要。
市场上现有的图像分析解决方案可能既不可靠，又忽略了用户的专业领域知识， 因此存在众多挑战，例如：
- 重复性的分割工作对于非图像处理专家而言难以掌握、容易出错、非常耗时，这类繁琐事情耽误工作安排。
- 实验室人员需要学习多种应用领域的图像处理方法，随着项目规模和研究工作的多样化，这类培训可能会变得很困难。
- 随着图像数据集越来越大，对硬件的要求也越来越高，并且很快会变得难以满足；此外，对于远程工作者、混合工作团队和身在远方的合作伙伴来说，必须在现场才能打开数据成为了一大障碍。
- 使用人工智能支持的解决方案通常需要具备专业知识，这就需要对不熟悉人工智能的员工进行培训。
人工智能，触手可及
Aivia让所有生物学家都能使用先进的数据分析技术—— 无需具备计算机科学专业知识。
Aivia平台在设计时考虑了最终用户的需求。 这意味着使用Aivia可以快速可靠地产生高质量的结果。 Aivia平台包含 所有最先进的应用程序，为您提供一体化的用户体验
在平台上快速培训实验室用户，确保他们无需任何专业知识就能进行分析。
- 更快完成您的成像工作，加速发表研究成果
- 提供易于使用的新一代机器学习分割与分类工具
- 进行无参数的图像分割
- 使用本地计算机或AiviaCloud平台轻松地训练、更新和应用深度学习模型
图像分割，极致简化
Aivia的人工智能分析能力利用生物学家的专业知识，生成 可靠 且可重复的分割结果。
这意味着使用Aivia可以快速、可靠地产生高质量的结果，帮助您加速发表研究成果，从数据中发现隐藏的细节。
克服容易出错且枯燥的分割工作所造成的延误——将您的团队从耗时的实验室工作中解放出来，使他们能够专注于创新和探索。
- 直接共享图像分析流程
- 受益于由专家设计并测试了逾25万次的优化图像处理流程
- 提供二维和三维的细胞检测与跟踪，以及一套用于三维神经元重建的预测工具
同一平台，完全自由
使用Aivia进行有效而快速的2D至5D可视化和分析，深入挖掘数据的所有价值——这一切均可在同一个平台中实现。
Aivia平台包含所有最先进的应用程序，为您提供统一的用户体验，因此您的团队不再需要学习操作多个成像与分析系统，也不需要将其整合到工作流程中。 Aivia可以同时利用本地计算机和云计算资源。 您既可以在本地计算机上安装和使用Aivia，也可以通过网络浏览器使用AiviaWeb。 Aivia可与所有显微镜成像系统无缝衔接、协同工作。
您的团队还可以随时随地打开由成像系统创建的所有文件——只需连接互联网即可。
- 有效而快速的2D至5D可视化和分析——随时随地都可使用
- 包含22个应用程序和20个预训练深度学习模型（图像分割、修复和虚拟染色）。
- 提供可靠且易于使用的云端连接，支持灵活的IT架构
- 支持逾45种显微系统文件格式
AI图像分析软件Aivia 未来已徕 AI赋能显微技术
依托基于人工智能分析软件的稀有事件检测技术，发挥自主共聚焦显微镜的功能。
徕卡显微系统宣布推出由Aivia 提供支持的自主显微镜，让科学家能够从实验中自动提取最为相关的数据，从而获得更多科学发现。
徕卡显微系统携手仪器信息网于2023年10月26日组织召开《AI引领自动化显微时代》网络会议，徕卡显微系统高级应用专员殷艺璇在大会期间分享报告《AI引领自动化显微时代——leica 自主共聚焦显微系统介绍》。
Aivia 使用先进的AI工具为数据量身打造增强、分割和预测工具，实时展示数万亿个体素和数千个对象，允许我们在沉浸式环境中交互探索3D/4D数据集。在这次会议中，我们将介绍AI模型分割多种成像数据的效果，使用智能追踪工具进行快速神经元重建，并结合Aivia的AI工具和诀窍，定制专属的图像分析工作流程，以实现高效的批量图像分析。
2023年4月24日，我们有幸邀请到了空军军医大学基础医学院王亚云教授课题组成员之一，李淑娇来同大家分享了团队开发的一种基于AI和VR的线粒体可视化技术，这项技术为解决神经元线粒体网络可视化和量化的难题提供可能。
满血复活之后，你是不是也恢复了往日的忙碌？也许你一直在忙碌，像那些从来没有咩过的小伙伴一样。
那么，你在忙什么？
数细胞？检测它们的生长状态？
量一量它们的大小？找到阳性个体？
想不想简单、快速、自动得到结果？
数据太大？处理太复杂？
想不想让分析批量化？
AI， 解决多种类型的细胞分析，帮助你快速拿到结果。B本次Aivia网络课堂我们介绍了多种细胞的识别统计方法并例举了日常应用。
常用的数据分析包括计数、定位、共定位、荧光强度、体积、面积、表面积、周长、直径等数据的测量。
经典的图像分析流程可以概括为：图像导入分析软件 → 分割结构信号 → 得到统计数据
实际的图像分析流程往往包括：图像导入分析软件 → 图像预处理 → 分割结构信号 → 批量分析 → 分割结果后处理→ 得到统计数据 → 识别感兴趣结构
这些步骤不仅增加了数据分析的工作量，也成为了图像分析初学者的入门障碍——繁多的预处理滤镜选项不仅要求使用者掌握大量的背景知识，其搭配组合的选择也要求使用者熟知各种滤镜的参数调节和效果，以获得预期的结果。
在本期网络课堂中，我们将从图像导入到结果输出，更全面地了解数据分析流程，其中多种可能性及人工智能工具的应对方法。
在过往的网络课堂中，我们与大家分享了图像的展示，视频录制输出，计数及形态测量，共定位，以及Aivia AI 工具中的机器学习部分。
在本期网络课堂，我们有幸邀请到了上海科技大学生命学院分子影像平台主任李晓明老师。李老师在日常工作中接触了大量的数据分析工具，并熟知这些工具的用法。在这次培训会中，李老师将为大家全面地介绍图像分析工具及其发展，带领大家梳理数据处理的各种思路。随后，我们的应用专家邓广杰先生将在 Aivia 软件中演示如何创建和应用深度学习模型进行生物图像分析。
本期网络课堂将会涉及：
1.生命科学微观研究的关键痛点在下游图像分析；
2.细胞/组织图像分析类型；
3.Deep learning在生命科学中的应用；
4.AIVIA智能图像处理软件介绍
显微镜太难使用了？参数设置不理解？根本没办法拍出好的数据？预约Leica MICA系统吧！智能化设备，不需要你成为显微成像大师，就能获得专业级别的显微成像数据。还有平台老师介绍MICA，轻松获得高质量的显微成像数据。
本期网路课堂将会涉及：
1. Aivia历史版本回顾&Aivia功能简介
2.Pixel Classifier功能介绍
3.Object Classifier功能介绍
4.调用已存的Pixel Classifier训练文件
5.3D线粒体Pixel Classifier画图技巧
6.3D果蝇胚胎Pixel Classifier画图技巧
7.Smart Segmentation参数调节
8.细胞电镜Object Classifier数据处理
9.细胞电镜各Object之间间距分析
10.3D果蝇胚胎Mesh使用Recipe分析，及线上问题解答
本期网路课堂将会涉及：
1.Aivia Community上机操作
2.Channel Settings 原始数据展示及调节
3.Object Set Settings 渲染结构展示及调节
4.Tag 标签的使用方法
5.Aivia Wiki （使用说明）页面介绍
6.Clipping Plane 使用方法
7.Video Animator 使用方法
8.机器学习结果示例
发育生物学是一门研究生物体从精子、卵子发生, 形成受精卵, 然后生长发育直至衰老、死亡的过程及机理的一门学科。发育是一个高度动态的过程, 会涉及多个时空尺度：空间从亚细胞分子过程到组织形态转换, 时间跨度从几分钟到数年不等。
显微成像是细胞、发育生物学研究中重要的工具，可以说从细胞、组织的培养，到精细结构观察，功能研究，显微镜几乎贯穿始终。然后，在我们得到丰富的图像后，如何从中抽丝剥茧，获得关键性数据结果，仍然是图像分析中一大挑战。在本次分享中，徕卡的小伙伴会为大家介绍徕卡家族的新成员AIVIA
