在研討會中，曼海姆應(yīng)用科學(xué)大學(xué)的魯?shù)细瘛數(shù)婪蚪淌?/span>將探討人工智能分割算法在三維細胞培養(yǎng)中的細胞追蹤應(yīng)用，特別是在藥理學(xué)藥物篩選模型中的應(yīng)用。他將示范如何利用內(nèi)置的訓(xùn)練模型對難以分割的對象和數(shù)據(jù)集進行分割處理。

魯?shù)婪蚪淌诤蛷瓶ǖ膶＜覍⒐餐斒?strong>他們?nèi)绾瓮ㄟ^增強自己樣本中的細胞核實驗數(shù)據(jù)，以半自動方式創(chuàng)建可靠的合成真實數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集考慮了散射和衍射效應(yīng)，更好地模擬了真實情況。使用該方法進行的三維分割，其檢測準(zhǔn)確率高達92%，超過了傳統(tǒng)分割算法的效果。

在魯?shù)婪蚪淌诘膱蟾婧?，徠卡的專家們將介紹在STELLARIS平臺上執(zhí)行的光片成像技術(shù)，并展示其如何應(yīng)用于各類樣本，如活體組織、透明化組織、器官體和細胞球的研究。垂直實驗設(shè)置使用戶在配置激光線、自定義濾鏡及通過多位置實驗裝置快速訪問樣本時具有更大的靈活性。

STELLARIS共聚焦顯微鏡平臺

Viventis Deep 雙視野光片熒光顯微鏡