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利用AI增強(qiáng)的細(xì)胞計(jì)數(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)和高效

檢測(cè)樣品:細(xì)胞

檢測(cè)項(xiàng)目:計(jì)數(shù)

方案概述:利用AI進(jìn)行精確和高效的細(xì)胞計(jì)數(shù)。準(zhǔn)確的細(xì)胞計(jì)數(shù)對(duì)于 2D 細(xì)胞培養(yǎng)的研究至關(guān)重要,例如細(xì)胞動(dòng)力學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和疾病建模。精確的細(xì)胞計(jì)數(shù)對(duì)于確定細(xì)胞存活率、增殖速率和實(shí)驗(yàn)條件的影響至關(guān)重要。這些因素對(duì)于可靠和穩(wěn)健的結(jié)果至關(guān)重要。描述了基于人工智能的方法如何顯著提高細(xì)胞計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性和速度,從而對(duì)細(xì)胞研究產(chǎn)生重大影響。

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更新時(shí)間2024年08月19日

上傳企業(yè)徠卡顯微系統(tǒng)(上海)貿(mào)易有限公司

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利用AI進(jìn)行精確和高效的細(xì)胞計(jì)數(shù)。準(zhǔn)確的細(xì)胞計(jì)數(shù)對(duì)于 2D 細(xì)胞培養(yǎng)的研究至關(guān)重要,例如細(xì)胞動(dòng)力學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和疾病建模。精確的細(xì)胞計(jì)數(shù)對(duì)于確定細(xì)胞存活率、增殖速率和實(shí)驗(yàn)條件的影響至關(guān)重要。這些因素對(duì)于可靠和穩(wěn)健的結(jié)果至關(guān)重要。描述了基于人工智能的方法如何顯著提高細(xì)胞計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性和速度,從而對(duì)細(xì)胞研究產(chǎn)生重大影響。

 

 

細(xì)胞的手動(dòng)計(jì)數(shù)是費(fèi)力、耗時(shí)且容易受主觀性和人為錯(cuò)誤影響,導(dǎo)致結(jié)果不一致。對(duì)高通量和可重復(fù)性的不斷增長(zhǎng)需求意味著需要技術(shù)解決方案來(lái)克服手動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)的局限性。在 2D 細(xì)胞培養(yǎng)的細(xì)胞計(jì)數(shù)中,一種提高精度和效率的解決方案AI。該方法可以簡(jiǎn)化細(xì)胞計(jì)數(shù)過(guò)程,減少人為錯(cuò)誤,并提供比手動(dòng)計(jì)數(shù)更高水平的準(zhǔn)確性和效率

 

 

 

 

 

AI細(xì)胞計(jì)數(shù)

 

基于AI的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法利用:

1

具有深度學(xué)習(xí)的先進(jìn)圖像分析算法

2

高效細(xì)胞分割和計(jì)數(shù)的圖像分析算法

3

數(shù)據(jù)預(yù)處理以確保AI模型的最佳輸入

4

使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行細(xì)胞識(shí)別

因此,AI細(xì)胞計(jì)數(shù)提供了更高效率,讓使用者可以投入更多時(shí)間和精力用于其他研究任務(wù)。AI模型適應(yīng)常見實(shí)驗(yàn)條件和常用細(xì)胞類型。

 

 

 

 

 

 

使用 Mateo FL 進(jìn)行細(xì)胞計(jì)數(shù)

 

本文中呈現(xiàn)的 AI 細(xì)胞計(jì)數(shù)結(jié)果是通過(guò) Mateo FL 顯微鏡獲得的。結(jié)果顯示,AI 細(xì)胞計(jì)數(shù)僅需 5 秒,而手動(dòng)計(jì)數(shù)需要 15 分鐘。因此,使用 Mateo FL 進(jìn)行 AI 細(xì)胞計(jì)數(shù)比手動(dòng)計(jì)數(shù)快 180 倍

圖片

使用 Mateo FL 進(jìn)行細(xì)胞計(jì)數(shù)只需 5 秒,而手動(dòng)計(jì)數(shù)需要 15 分鐘,因此使用 Mateo FL 計(jì)數(shù)比手動(dòng)計(jì)數(shù)快 180 倍。

 

 

 

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