人工智能驱动的像素分类器
快速且可重复的显微图像分割结果
样本微观结构的定量分析基于图像分割，但是将图像中感兴趣的组成对象与其局部背景分开，这对科学家来说是一大挑战。基于功能的传统自动化方法在图像分类上具有局限性。通过人工操作获得可重复的结果需要具备专业知识，而且工作冗长乏味。但是，现在有一种方法可以克服这些挑战，通过加快这种分析来提取图像的真正价值并获得深入的认识。人工智能驱动的像素分类器可快速提供可重复的分割结果，克服了人工操作问题。与基于功能的传统自动化相比，它可以提供更可靠的结果。原因在于 …
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人工智能驱动的像素分类器
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癌症十分复杂。 免疫疗法虽然很有发展前景，但目前有效性仍只有 30%。
研究人员需要更深入地了解正常组织和病变组织的细胞结构，以开发更好的治疗方法，更准确地预测疾病进展。
多标或者超多标成像是清晰地观察、识别和量化重要生物标志物的最新技术。 研究层面从回答“是否为癌症？”的问题到能够根据细胞类型、生物标志物特点和个体特征将肿瘤分层。
全景组织显微成像系统可对通常用于神经系统科学和组织学研究中的 3D 组织切片进行实时荧光成像。为厚组织摄取丰富详尽且无离焦模糊的清晰图像。
得益于徕卡的创新技术 Computational Clearing，即使是组织深处的细微结构也能解析。对脑切片中的神经元轴突和树突等详细形态结构进行成像。即使是厚组织切片，也能实现高画质，并同时具备宽场显微镜声名远扬的速度、荧光效率和易用性。
活细胞培养显微成像系统 采用徕卡创新的 Computational Clearing 技术， 能够实时有效去除非焦平面的模糊信息，使 3D 样品在基于摄像头的荧光显微镜上依然能高质量地采图。系统的高度灵敏度可确保低光毒性和低淬灭，全面优化条件以实现更高的图像质量。
活细胞培养显微成像系统可为您提供适用于先进 3D 细胞培养试验的解决方案，无论您想要研究的是干细胞、球状细胞团或是类器官。
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