如何使用GLOW400 AR实现脑肿瘤精准切除
术中 MRI 是一种实时术中可视化的形式，但如果在手术中需要更深入的可视化以识别肿瘤，术中荧光诊断是可用的。在本文中，我们采访了近藤明秀教授，讨论他在使用徕卡显微系统的 GLOW400 增强现实荧光应用进行脑肿瘤手术的胶质瘤手术中的临床经验。
探索微生物世界：三维食品基质中的空间相互作用
Micalis 研究所是与 INRAE、AgroParisTech 和巴黎萨克雷大学合作的联合研究单位。其使命是开发食品微生物学领域的创新研究，以促进健康。在这一系列视频中，Micalis…
利用子宫内膜类器官推进子宫再生疗法
康教授团队致力于研究决定子宫微环境的关键因素，该环境对胚胎着床和妊娠维持至关重要。他们正为罹患阿什曼综合征等子宫内膜疾病的患者开发恢复子宫内膜功能的新型治疗策略。通过将 3D 子宫内膜类器官移植至小鼠模型，该团队揭示了子宫内膜强大的再生能力的细胞与分子机制。本次访谈将深入探讨其团队的研究内容及Mica在研究中所发挥的重要作用。
您的 3D 类器官成像和分析工作流程效率如何？
类器官模型已经改变了生命科学研究，但优化图像分析协议仍然是一个关键挑战。本次网络研讨会探讨了类器官研究的简化工作流程，首先是实时的三维细胞培养检查，接下来是高速、高分辨率的三维成像，生成清晰的图像和更纯净的数据，以便对生长速率、细胞迁移和三维细胞相互作用等参数进行准确地人工智能分割和量化，从而实现更深入的洞察。
利用AI增强的细胞计数实现精准和高效
本文描述了利用AI进行精确和高效的细胞计数。准确的细胞计数对于 2D 细胞培养的研究至关重要，例如细胞动力学、药物发现和疾病建模。精确的细胞计数对于确定细胞存活率、增殖速率和实验条件的影响至关重要。这些因素对于可靠和稳健的结果至关重要。描述了基于人工智能的方法如何显著提高细胞计数的准确性和速度，从而对细胞研究产生重大影响。
利用AI实现细胞转染的高效分析
本文探讨了AI（AI）在优化 2D 细胞培养研究中转染效率测量中的关键作用。对于理解细胞机制而言，精确可靠的 2D 细胞培养转染效率测量至关重要。靶向蛋白的高转染效率对于包括活细胞成像和蛋白纯化在内的实验至关重要。手动估计存在不一致性和不可靠性。借助AI的力量，可以实现高效可靠的转染研究。
通过 AI 汇合度提高 2D 细胞培养的精度
本文解释了如何利用人工智能（AI）进行高效、精确的 2D 细胞培养汇合度评估。准确评估细胞培养的汇合度，即表面积覆盖的百分比，对于可靠的细胞研究至关重要。传统方法使用视觉检查或简单算法，使结果不客观和精确，尤其是对于用于药物发现、组织工程和再生医学的复杂细胞系。利用自动化图像分析和深度学习算法的方法提供更好的精度，并可以增强实验结果。
增强现实：改变神经外科手术
在这本电子书中，您将探索增强现实（AR）为神经外科领域带来的激动人心的进步。这本综合指南包括解释性视频，解答关键问题并提供详细解释，揭示了外科手术的未来。
在神经发育过程中，细胞是如何相互交流的？
细胞间通信是大脑发育过程中一个必不可少的过程，它受到多种因素的影响，包括细胞的形态、粘附分子、局部细胞外基质和分泌囊泡。在本次网络研讨会上，您将了解到对这些机制更深入的理解是如何推动对神经发育障碍的理解的。
