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深入探讨有关工业和病理学领域的高效检测、优化工作流程和提高人体工学舒适度的文章和网络研讨会。涉及的主题包括质量控制、材料分析、病理学显微镜等。在这里您可以获得有关使用前沿技术提高生产力和优化质量以及准确地进行病理学诊断的干货。

Protist Paramecium (Paramecium tetraurelia) stained to show the nucleus

使用Mica的人工智能显微镜软件进行 3D 空间分析

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。

Left-hand image: The distribution of immune cells (white) and blood vessels (pink) in white adipose tissue (image captured using the THUNDER Imager 3D Cell Culture). Right-hand image: The same image after automated analysis using Aivia, with each immune cell color-coded based on its distance to the nearest blood vessel. Image courtesy of Dr. Selina Keppler, Munich, Germany.

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。

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。

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…

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。

Dynamic Signal Enhancement powered by Aivia: Truly simultaneous multicolor imaging of live cells (U2OS) in 3D

人工智能如何增强共聚焦成像

在本文中，我们将展示人工智能（AI）如何增强您的成像实验。即，由 Aivia 提供支持的动态信号增强如何在捕捉活细胞样本的时间动态的同时提高图像质量。