画像統合ソフトウェア NIS-Elements

画像統合ソフトウェアNIS-Elementsは、共焦点デバイスだけでなく、顕微鏡や周辺機器を制御できます。共焦点イメージングに求められる各種機能に加え、画像解析をサポートするAIツールや、解析ワークフローをカスタマイズすることが可能なオプションモジュールを豊富に揃えています。


微細な構造の観察に

生体サンプルのZスタック最大輝度投影画像。60倍プランアポクロマート油浸対物レンズ(NA 1.4)を使用して、C-ERを適用し、2048×1024画素のレゾナントスキャンにより毎秒15フレームで取得。

NIS-Elements C-ERは、共焦点イメージングの解像度をXY方向に約120 nm、Z方向に約300 nmまで向上し、高い分解能を実現。かつてない高解像な共焦点画像が取得できます。

イメージングフローをカスタムデザイン

NIS-ElementsのJOBSは、顕微鏡制御や画像取得、画像処理、外部機器制御など、NIS-Elementsの独立した機能を組み合わせ、ユーザー独自のイメージングフローを作成することができます。機能アイコンをドラッグアンドドロップでカスケード状に配置するだけで、プログラミングの専門知識は不要です。JOBSウィザードを使用すれば複雑な作業も簡単に進めることができるため、初心者にも使い易く、ルーチンワークの効率化も可能です。

JOBS実験プロトコル

ゼブラフィッシュの血管発生のタイムラプス画像。25倍シリコーン浸対物レンズを使用して、2048×1024画素のレゾナントスキャンにより取得。

血管発生の拡大図。重ね合わせた色はそれぞれ異なる時間を表す

進行する実験の各時点における、視野全体のZスタック画像の最大輝度投影

画像ご協力:Erika Dreikorn and Dr. Beth Roman, Department of Human Genetics, University of Pittsburgh Graduate School of Public Health.

AIが画像取得の概念を一新

画像統合ソフトウェアNIS-Elementsに搭載したNIS.aiは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースとしたディープラーニングを活用し、共焦点データの取得、処理、解析をアシストする最先端のAI技術です。NIS.aiには、画像取得パラメーターの最適化、画像解析に適したシグナル/ノイズ比(SNR)画像の取得、デジタルステイン、セグメンテーションなどに活用できる多くのツールを搭載しています。

撮影開始

生命現象を正確に捉えて画像から有効な情報を得るためには、ノイズや光退色、光毒性を最小限に抑えるための各種パラメーターを、試行錯誤しながら微調整する必要があります。NIS-Elementsに搭載したNIS.aiは、AI機能によりこれらの調整をサポートします。

with Autosignal.ai

Autosignal.ai

Autosignal.aiは、サンプルの観察に最適な励起レーザー強度やゲインを、自動的に特定して設定します。ユーザーが最適な設定を手動で試行錯誤する必要がないため、ライブスキャンによるサンプルへの不必要なレーザー照射を回避できる有効なツールです。

with Denoise.ai

Denoise.ai

Denoise.aiは、共焦点イメージングの主なノイズ源であるショットノイズ成分を画像から除去して画質を向上させることで、その後のセグメンテーションを容易にします。励起レーザーの照射を抑え、フレームのアベレージング回数を少なくすることができるため、高速性を生かした低退色イメージングが可能です。

with Segment.ai

Segment.ai

Segment.aiは、より快適な画像のセグメンテーションをアシストします。AIをトレーニングすることで、目的のオブジェクトを数秒で検出できます。画像解析ツールと組み合わせると、対象物のカウントや形態解析などの統計処理が行えます。