Large volume computational clearing processed Thunder image of human pancreatic islet organoid. Cells segmented using Segment By Example tool, automatically phenotyped, and color-coded based on phenotypes in Aivia. Image courtesy of the Matthias von Herrath Lab, La Jolla Institute of Immunology, La Jolla, CA.

利用人工智能图像分析工具更快、更轻松地获得洞察力

Aivia 15 使科学家们能够快速设置和部署直观的人工智能分析，以实现准确检测和轻松地批量处理研究数据分析的目标。

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Large volume computational clearing processed Thunder image of human pancreatic islet organoid. Cells segmented using Segment By Example tool, automatically phenotyped, and color-coded based on phenotypes in Aivia. Image courtesy of the Matthias von Herrath Lab, La Jolla Institute of Immunology, La Jolla, CA. Human_pancreatic_islet_organoid_large_volume_computational_clearing_.jpg

可用性是 Aivia 最新版本的核心，新工具包括 "示例分割"（Segment by Example），用户可以直接在二维或三维样本细胞上绘制，部署从 Cellpose1 修改的人工智能模型。这种深度学习引擎只需使用几个示例就能对不同的细胞形态进行精确分割，让任何科学家都能快速获得洞察力，而无需编写代码或训练自己的模型。

主要经验

  • 了解结构化工作流程如何从头到尾简化图像分析。
  • 在几个单元格上涂画，部署通用深度学习模型，实现精确的物体检测。
  • 探索增强的批处理功能，以提高分析效率。

快速启动分析，部署直观的人工智能分析以实现精确检测分析，并轻松批量处理分析结果

了解 Aivia AI 图像分析软件如何让您快速启动分析、部署直观的人工智能分析以实现准确检测，以及轻松批量处理分析。

利用预建序列进行细胞检测、跟踪和神经元分析，简化设置并加快深入分析，从而节省时间。只需在几个细胞上示例涂画，即可部署我们预先训练好的深度学习模型，进行准确的二维和三维细胞检测和分割。  只需一个按钮即可批量处理分割（包括二维和三维多路输入的细胞）、分类和空间关系测量，从而扩大分析范围。与 Aivia 14 相比，最新创新发布的Aivia15将整体三维检测速度提高了 69%。快来参加这次活动，加速您获得人工智能驱动的洞察力。

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