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Al usar una red neuronal convolucional que utiliza un marco MXNET codificado con varios miles de ejemplos de datos confocales de resonancia, a los datos de la imagen de entrada se les asigna pesos aprendibles, lo que resulta en el aprendizaje de la red para establecer correlaciones y reconocer patrones: el patrón principal mas común es el ruido fotónico o de Poisson; la red fue entrenada para reconocer y eliminar el ruido fotónico de conjuntos de datos del microscopio confocal A1 de resonancia. Este algoritmo entrenado de Inteligencia Artificial (AI) se puede utilizar incluso en tiempo real para eliminar el ruido.
NIS-Elements offers advanced 3D and 2D deconvolution modules for improving image quality. Upload your image to our NIS-Elements deconvolution test site to see the difference.