国际直播丨基于人工智能的高内涵显微成像系统

2020年11月11日，北京时间晚上11:00

随着样品制备方法、荧光标记物和细胞系的不断发展，目前很难通过现成或单一化的分析方法满足不同类型的实验应用。

诸如细胞凋亡、自噬、细胞计数、细胞分化、有丝分裂指数、蛋白质表达分析等，都要求使用不同的分析方案甚至非标准化的流程。因此，高端显微镜平台而言，很有必要针对特定实验设计不同的分析方案。

为了实现这个目标，奥林巴斯高内涵显微镜ScanR系统借鉴了流式细胞仪的分析方法，不仅通过散点图展示出检测细胞目标，并通过圈门技术对不同的细胞群进行分类表征及定量分析，还能通过图库实时可视化任一细胞的形态，灵活调整分析参数，进而涵盖各种应用，包括动力学分析等。

图1 转盘共聚焦显微镜拍摄有丝分裂细胞       图2 圈门后的细胞群        图3 基于深度学习对明场细胞进行细胞周期分类

这种基于散点图、图库和圈门的方法，非常适合于人工智能深度学习模型的训练，这也是一个革命性的显微镜技术。

在本次直播中，您将了解人工智能的高内涵显微镜scanR系统的应用案例：

• 通过工作流程的现场演示，如何构建您专用的分析模块

• 如何使用相同的工具来验证和判断用于图像分析的人工智能神经网络的性能

Manoel Veiga 博士，奥林巴斯全球应用专家 

Manoel Veiga博士在西班牙University Santiago de Compostela获得物理化学博士学位，并在Universities of Madrid 和Universities of Münster从事博士后研究工作后。随后他加入了德国PicoQuant公司，为世界各地的客户提供荧光寿命成像（FLIM）和时间分辨测量领域的技术支持。于2017年加入奥林巴斯成像解决方案公司（Olympus Soft imaging Solutions），担任全球应用专家，专注于高内涵分析和人工智能深度学习。

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