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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.
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.