荧光活细胞成像技术
理解复杂和/或快速的细胞动力学是探索生物过程的重要一步。因此，如今的生命科学研究越来越关注动态过程，例如细胞迁移，细胞、器官或整个动物的形态变化，以及活体样本中的实时生理事件（如细胞内离子成分的变化）。
满足此类高难度需求的一种方法是采用某些统称为活细胞成像的光学方法。
多色显微成像：多通道的重要性
多通道一词是指使用多种荧光染料来检查一个样本中的不同元素。多通道成像可以同时观察相关组分和过程，从而为您的观察添加更多背景信息，最终提供更有意义的结果。它还有助于观察采用其他方法可能会遗漏的相互依赖性。
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。
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。
人工智能和共焦显微镜 - 需知信息
本常见问题清单是对AiviaMotion介绍文章“人工智能如何增强共焦成像”的补充，并为相关问题提供了实用的解答。
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。
徕卡激光显微切割技术 20 周年
表型-基因型关系是获取洞见的关键,与徕卡显微系统（Leica Microsystems）"从观察到洞见"的理念高度契合，尤其体现在激光显微切割技术（Laser Microdissection，简称 LMD 或 LCM，即激光捕获显微切割）上。该技术采用非接触式、无污染的方法，能从多样化的组织样本中精准分离特定单细胞或整个组织区域。
免疫荧光如何帮助病毒学研究？
由于全球 COVID-19 大流行，现代病毒学研究变得比以往任何时候都更加重要。病毒学家可以应用许多强大的技术和检测方法来研究病毒的结构和功能。
使用 LIGHTNING 可从样本中获得丰富的信息
LIGHTNING 是一个自适应的信息提取过程，可以完全自动化地呈现原本不可见的微小结构和细节。 与为整个图像使用全局参数集的传统技术不同，LIGHTNING 为每一个像素计算一个适当的参数集，尽力还原细节。
