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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。
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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。
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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。
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临床和手术显微镜在耳鼻喉科的应用
耳鼻喉科手术的数量逐年增加。 据估计,到2022年,全球每年进行的耳鼻喉科手术将超过2100万例。
Duane Mol医生是南非约翰内斯堡耳眼诊所的主任,同时也是该诊所的耳科医生和耳鼻喉科外科医生。此外,他还是国际耳鼻喉科网络LION的南非代表。
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美国联邦法规第21章第11款和其他相关法规简介
本文概述了在美国(联邦法规第21章第11款)、欧盟(GMP附录11)和中国(NMPA)所用电子记录(数据输入、存储、签名和审批)的法规和指南,这些法规和指南会对医疗器械质量控制的数字化增强检测解决方案产生影响。与纸质记录方法相比,使用显微镜进行数字化增强检测具有更一致和更高效的检测优势。但是,与纸质记录和签名的规定相比,电子记录和签名的规定有明显不同的建议和要求。电子记录的创建、验证、存储和备份应…
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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。