蔡司DeepScout利用高分辨率三维X射线显微镜数据集，通过先进的卷积神经网络模型来增强分辨率较低、观察视野较大的数据集。利用独特的X射线显微镜Scout-and-Zoom功能，DeepScout可以跨尺度连接分辨率和对比度，以训练强大的超分辨率图像还原深度学习模型。

• 进行大视野扫描
• 通过蔡司DeepScout重构算法馈入数据
• 在明显更大的观察视野上获得接近放大扫描的分辨率。
  

蔡司DeepScout的核心依托于生成多尺度、空间对齐数据集的能力，由此来训练神经网络以提升重构。在深度学习的助推下，新功能缓和了观察视野和分辨率之间传统的取舍矛盾。 

DeepScout可包含在AI Supercharger和Premium ART套装中，也可作为独立模块通过云或工作站使用。

MARS是一种重构算法，它可以剖析重构中的成分。在实验室环境中进行X射线重构的一大挑战是，用多色射线源成像会生成不同的X射线能量，从而导致射线硬化的现象。当您的材料非常密实且嵌入密度相对较低的材料时，这一影响便尤其具有挑战性。MARS会告知重构系统如何在高密度物体之间的区域对极端射线硬化的影响作出补偿。这一点在生物材料等应用中十分重要，在这些应用中，您可能会看到植入物紧挨着骨骼或组织。电子器件亦是如此：在印制电路板上，密度极高的焊接球出现在其余密度较低的材料旁，产生了明显的伪影。MARS能够重构您的图像，以补偿此类影响。

MARS现已纳入伪影减少（Artifact Reduction）套装中。

以快速、高效的算法为基础，在您的电脑桌面上操作即可进行迭代重构，使您的扫描速度提升高达4倍，或在同样的通量下改善图像质量。蔡司OptiRecon是一个经济的解决方案，可以为广泛的样品类别提供出色的内部断层扫描成像质量或快速的成像通量。

OptiRecon可包含在Recon套装和Premium ART套装中，也可作为独立模块使用。

用于蔡司DeepRecon Pro和蔡司DeepScout的感兴趣区域训练可将模型训练的重点放在您选择的重要数据上，消除扫描量中的偏差，从而获得更好的性能。感兴趣区域训练对于增强对比度和消除伪影大有裨益，可大幅缩短模型的训练时间。

您的数据是实践的基础，由您掌控。作为用户，您可以完全自主掌控与同行及合作者共享您的数据、结果和训练模型。您的数据在处理和传输过程中均受到保护。蔡司的核心隐私原则是：您的数据归您所有。上传的所有数据都只属于您和您的组织，而确保您的数据无丝毫泄露则是我们工作的重中之重。关于数据的发送场所和处理方式，您尽可放心。