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NIS-Elements Viewer

NIS-Elements Viewer is a free standalone program to view image files and datasets. It offers the same powerful view and image selection modes as the NIS-Elements core packages: Volume View with 3D Rendering, Tile View for Time, Z and Multipoint datasets, and Slice View for Z and Time datasets. The NIS-Elements Viewer also has the same look and feel as the NIS-Elements core packages. For example, calibrations, and binary layers (thresholded objects) created in the core package also port over to the NIS-Elements Viewer. In addition, image header information and experimental information such as time interval, Z step and device parameters are accessible (Windows version only). Saving ND datasets to TIFF files is also built into the NIS-Elements Viewer.

Download NIS-Elements Viewer User’s Guide (738 KB)

Windows Viewer

Minimum System Requirements

  • CPU Core 2 Duo or higher
  • Windows 10 Pro or later
  • 64 bit only
  • Direct X version 11 or higher

Download

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Utilisation de Deep Learning pour supprimer le bruit de fond de Poisson des images confocales résonantes

En utilisant un réseau neuronal convolutifs utilisant un cadre MXNET codé avec plusieurs milliers d'exemples de données confocales résonantes, des poids assimilables sont attribués aux données d'image d’entrée, ce qui résulte en l’apprentissage par le réseau à établir des corrélations et à reconnaître des modèles: le principal modèle courant étant le bruit de fond de Poisson, le réseau a été entraîné à reconnaître et à supprimer le bruit de fond provenant des ensembles de données confocales A1 résonantes. Cet algorithme d'intelligence artificielle (IA) qualifié peut même ensuite être utilisé en temps réel pour la suppression du bruit.

avec Denoise.AI
Original

Image confocale résonante à projection d'intensité maximale de Danio sp multi-marqué, préparé par Callen Wallace et Mike Calderon, Centre pour l'imagerie biologique, Université de Pittsburgh, pour le cours de microscopie quantitative à fluorescence (QFM).


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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.

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