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Aivia AI图像分析软件
未来已徕，AI赋能显微技术。
阅读我们的最新文章
A Meta-cancer Analysis of the Tumor Spatial Microenvironment
Learn how clustering analysis of Cell DIVE datasets in Aivia can be used to understand tissue-specific and pan-cancer mechanisms of cancer progression
Mapping the Landscape of Colorectal Adenocarcinoma with Imaging and AI
Discover deep insights in colon adenocarcinoma and other immuno-oncology realms through the potent combination of Cell DIVE's multiplexed imaging and Aivia AI-based image analysis
Spatial Architecture of Tumor and Immune Cells in Tumor Tissues
Dig deep into the spatial biology of cancer progression and mouse immune-oncology in this poster, and learn how tumor metabolism can effect immune cell function.
Transforming Multiplexed 2D Data into Spatial Insights Guided by AI
Aivia 13 handles large 2D images and enables researchers to obtain deep insights into microenvironment surrounding their phenotypes with millions of detected objects and automatic clustering up to 30…
![[Translate to chinese:] Single cell datasets](/fileadmin/_processed_/8/8/csm_Single_cell_datasets_SPARCS_441a58445d.jpg "[Translate to chinese:] Single cell datasets")
利用 SPARCS 探索亚细胞空间表型
功能日益强大的显微镜可提供信息丰富的各种细胞表型数据。如果与深度学习的最新进展相结合，这将成为在基因筛选中读出感兴趣的生物表型的理想技术。在本网络讲座中，您将了解到空间分辨 CRISPR 筛选 (SPARCS)，这是一种利用自动化高速激光显微切割技术在人类基因组尺度上揭示各种亚细胞空间表型的平台。
![[Translate to chinese:] THY1-EGFP labeled neurons in mouse brain processed using the PEGASOS 2 tissue clearing method, imaged on a Leica confocal microscope. Neurons were traced using Aivia’s 3D Neuron Analysis – FL recipe. Image credit: Hu Zhao, Chinese Institute for Brain Research.](/fileadmin/_processed_/f/1/csm_Neurons_in_mouse_brain_with_Aivia_3D_Neuron_Analysis_9aa755e1c5.jpg "[Translate to chinese:] THY1-EGFP labeled neurons in mouse brain processed using the PEGASOS 2 tissue clearing method. Neurons were traced using Aivia’s 3D Neuron Analysis – FL recipe. Image credit: Hu Zhao, Chinese Institute for Brain Research.")
借助人工智能，揭示复杂而密集的神经元图像中的洞察
神经元的3D形态学分析通常需要使用不同的成像模式，捕捉多种类型的神经元，并在各种密度下相连的传统Leica SP8显微镜采集多达解神经元的形态，这对许多研究人员来说仍然是一个耗时的挑战。
What are the Challenges in Neuroscience Microscopy?
eBook outlining the visualization of the nervous system using different types of microscopy techniques and methods to address questions in neuroscience.
人工智能显微成像能够高效检测稀有事件
对稀有事件进行定位和选择性成像是许多生物样本研究过程的关键。然而，由于时间限制和高度的复杂性，有些实验无法做到，从而限制了获得新发现的前景。通过基于人工智能的显微成像检测稀有事件，这种工作流程将智能样本导航、图像采集工具和人工智能驱动的图像分析等不同功能融合起来共同协作，能够克服上述局限性。
组织中的精密空间蛋白质组学信息
尽管可使用基于成像和质谱的方法进行空间蛋白质组学研究，但是图像与单细胞分辨率蛋白丰度测量值的关联仍然是个巨大的挑战。最近引入的一种方法，深层视觉蛋白质组学（DVP），将细胞表型的人工智能图像分析与自动化的单细胞或单核激光显微切割及超高灵敏度的质谱分析结合在了一起。DVP在保留空间背景的同时，将蛋白丰度与复杂的细胞或亚细胞表型关联在一起。
![[Translate to chinese:] Protist Paramecium (Paramecium tetraurelia) stained to show the nucleus](/fileadmin/_processed_/b/c/csm_Protist_Paramecium__Paramecium_tetraurelia__stained_to_show_the_nucleus_4a16749e7a.jpg "[Translate to chinese:] Protist Paramecium (Paramecium tetraurelia) stained to show the nucleus")
复杂3D数据集——人工智能赋能的空间数据分析
本期MicaCam为您提供切实的建议，教您从显微镜图像中提取可发表级别的分析结果。本期的特邀嘉宾来自徕卡显微系统的Luciano Lucas，他将为大家展示如何使用MICA的AI赋能软件进行图像分析。他将深度分析两张MICA的3D成像，探究不同可见生物元素之间的空间关系。本期的最后将会介绍如何创作高保真视频动画以及其他可用于发表文章的结果。
快速、高灵敏度成像和人工智能辅助分析
The specificity of fluorescence microscopy allows researchers to accurately observe and analyze biological processes and structures quickly and easily, even when using thick or large samples. However,…
为活细胞成像创造新选择
对厚实的活体样本进行成像时，主要挑战之一是获得图像质量与组织完整性之间的平衡。长时间的图像采集期间，弱信号光会导致低信号水平，导致图像对比度低以及分割和分析困难。需要通过高剂量成像或高时间分辨率成像技术加强信号强度时，这一问题更加突出。一个常见问题是：我如果快速成像、一次完成，会不会造成样本过度漂白或者细胞死亡？
![[Translate to chinese:] Image of fixed U2OS cell expressing mEmerald-Tomm20 denoised using a 3D RCAN model trained with matching low and high SNR image pairs acquired on an iSIM system.](/fileadmin/_processed_/8/7/csm_Fixed_U2OS_cell_expressing_mEmerald-Tomm20_Teaser_01c47585d7.jpg "[Translate to chinese:] Image of fixed U2OS cell expressing mEmerald-Tomm20 denoised using a 3D RCAN model trained with matching low and high SNR image pairs acquired on an iSIM system.")
人工智能显微图像分析-介绍
人工智能引领的显微图像分析和可视化是用于数据驱动型科学发现的一项强大工具。人工智能技术可以帮助研究人员应对具有挑战性的成像应用，让他们能够从图像中获取更多的信息。
![[Translate to chinese:] Dual color volume rendering of Drp1 oligomers (green) and mito OM (red) in a live U2OS cell](/fileadmin/_processed_/1/2/csm_Dual_color_volume_rendering_in_a_live_U2OS_cell_64e6b2186b.jpg "[Translate to chinese:] 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。
精确分析宽视野荧光图像
利用荧光显微镜的特异性，即便是使用厚样品和大尺寸样品，研究人员也能够快速轻松地准确观察和分析生物学过程和结构。然而，离焦荧光会提高背景荧光，降低对比度，影响图像的精确分割。THUNDER 与Aivia 的组合可以有效解决这一问题。前者可以消除图像模糊，后者会使用人工智能技术自动分析宽视野图像，提高操作速度和精确性。下面，我们来详细了解下这一协作方法。
在显微图像分析中运用机器学习技术
显微成像技术最近取得了令人振奋的进展，因此，在生物医学研究中采集的图像数据无论质量还是数量都呈指数级增长。但是，分析日益复杂的大型图像数据集以提取有意义的信息可能是一个既枯燥又耗时的过程，而且容易出现人为误差和偏差，这经常给许多研究人员造成生产效率瓶颈。
在显微成像和图像分析中运用人工智能和机器学习技术
Emma Lundberg 教授是瑞典 KTH 皇家理工学院细胞生物学蛋白质组学教授。她还是细胞图谱项目的总监，该项目是瑞典人类蛋白质图谱(HPA)项目不可或缺的组成部分，后者是用于研究人类蛋白质组的开源资源。细胞图谱项目是 HPA 的一部分，提供人类细胞系中 RNA 和蛋白质的表达及时空分布的高分辨率图像。Lundberg…
![[Translate to chinese:]](/fileadmin/_processed_/2/f/csm_Pixel-classifier-video-nspshot_34d2f761a2.jpg "[Translate to chinese:]"){kind=tracking}
人工智能驱动的像素分类器
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。
简化癌症生物学图像分析工作流
随着癌症生物学数据集的不断增长，显微图像分割和定量也越来越具挑战性，研究人员被迫在分析工作中耗费大量的时间。
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。
在不同尺度下观察复杂的细胞相互作用
细胞间的相互作用很难观察，其中涉及的目标检测和关系衡量尤为棘手。没有简单易用的目标检测及其关系测量方法，很难观察到细胞间的相互作用。
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
Save Time and Effort with AI-assisted Fluorescence Image Analysis
The powerful synergy of THUNDER and Aivia analyze fluorescence images with greater accuracy, even when using low light excitation.
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。
![[Translate to chinese:] Analysis of anatomy and axon orientation of an adult mouse brain tissue with QLIPP](/fileadmin/_processed_/c/5/csm_Learning_the_Cellular_Architecture_from_its_Optical_Properties_teaser_64aec2a949.jpg "[Translate to chinese:] 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。
应用的领域
细胞生物学
如果您的研究重点是探究人类健康和疾病相关的细胞学基础，那么从时空和分子层面详细研究感兴趣的细胞至关重要。 因此，显微成像是细胞生物学中一个非常重要的工具，它让您能够在样本的结构环境中详细研究样本，也可以分析细胞器和大分子。 细胞生物学成像是运用一系列的光学显微镜和电子显微镜完成的。 徕卡显微系统公司推出的成像解决方案专为扩展您的细胞生物学研究而设计。
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