画像処理及び画像解析法のカスタマイズ

画像処理は、低シグナル画像の鮮明化から、安定的なセグメンテーションと定量化のための画像の作成まで幅広く活用されており、ほぼすべての顕微鏡実験で不可欠なプロセスとなります。カスタム解析ワークフローは、単一細胞データの収集から、ユーザーの定義する特徴を検出するためのAIネットワークのトレーニングまで、さまざまなアプリケーションに適応可能です。

課題

大量/複雑な画像処理を行うと、1つの画像全体の特徴量の相対強度が変化する可能性があり、定量化の一貫性がなくなったり、信頼性が低下したりします。同様に、信頼性の高い定量化のためには、観察対象領域のセグメンテーションも、データセット内のすべての画像に渡って一貫して行われる必要があります。また画質の低さにより、画像が過剰に処理されたり、セグメンテーションの一貫性が損なわれたりします。

NBILの解決法

当社のNIS-Elementsソフトフェアには、アプリケーションに応じた定量的及び定性的な画像処理に関する幅広いオプションツールに加え、画像処理及び特徴識別のための事前トレーニング済み、またはユーザーによるトレーニングが可能なAIツールも組み込まれています。追加の汎用ツールとしては、デコンボリューション、焦点深度拡張による三次元再構成、スポット検出などが利用可能です。

NBILにはアッセイ と顕微鏡技術のエキスパートが在籍しており、ユーザーごとにカスタマイズされた画像取得/解析ワークフローを開発・実行し、研究をサポートいたします。

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