用于类器官研究与分析的人工智能驱动图像分析
随着《FDA现代化法案2.0》的推出,类器官正在成为关键研究应用中的焦点。在生命科学、生物技术和制药实验室中,科学家希望采用人工智能驱动的方法,对类器官的生长、体积和定量进行三维复杂分析。从可视化到自动化分析和亚细胞分割,我们的创新算法会为您的类器官研究提供全方位支持。人工智能模型帮助您将类器官分析提升至全新高度。
细胞级类器官生长分析
类器官中的单细胞三维分割,用于量化细胞数量和标记表达,以进行类器官生长分析
自动化分析对于量化药物对类器官生长及其内部细胞分化的影响非常重要。
该解决方案通过将蔡司arivis Pro中的人工智能工具与传统图像分析步骤相结合,可用于分割类器官、其管腔和类器官中的细胞核。利用细胞核掩膜能够对类器官外层中单个细胞的细胞体进行分割。
在对类器官和内部细胞分割完成后,将提供多个读数结果,如类器官和管腔体积、类器官圆度和每个类器官的细胞数量。另外,还可以在单细胞层面上分析标记表达,并报告标记阳性细胞的百分比。这种分析可用于单张图像,也可用于使用多孔板获取的数百张图像。借助蔡司arivis Hub,得以将三维类器官分析的规模扩展到能够包含多种不同的类器官。
类器官体积定量
分析类器官及其管腔的体积,以对生长和分化进行定量
类器官生长和分化的自动分析对毒性测定、药物筛选和质量控制方案至关重要。
该解决方案可用于对类器官及其管腔体积进行定量(如适用)。首先,使用经过训练的深度学习网络(在蔡司arivis Cloud上训练)分割类器官区域和管腔区域。随后将分割应用于从多孔板采集的众多类器官的Z轴序列图像。
生成每个类器官的三维对象,用于对类器官和管腔体积进行定量。最后,以表格和交互图呈现测量结果,使结果易于理解和解读。
根据总体积,评估类器官生长。根据每个类器官的管腔比例,评估单个类器官的分化。
通过人工智能的强大功能进行类器官图像分析,助力您的研究
录制的网络研讨会
在本次网络研讨会上,我们的专家Sandra Lemke博士介绍了如何借助人工智能的强大功能,无需编写代码即可进行类器官的二维和三维图像分析。我们将演示一个能确保可重复结果的端到端流程设置,以帮助您监测类器官生长和分化。
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* 本页所示图像仅为研究内容。蔡司明确排除基于Axioscan 7玻片扫描仪生成的信息对可能受影响的患者进行诊断或推荐治疗的可能性。