{"id":3138,"date":"2023-12-12T14:47:04","date_gmt":"2023-12-12T14:47:04","guid":{"rendered":"https:\/\/microlat.com.ar\/?post_type=product&p=3138"},"modified":"2025-03-11T20:30:01","modified_gmt":"2025-03-11T20:30:01","slug":"software-de-analisis-de-imagenes-nis-ai-elements","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/microlat.com.ar\/staging\/producto\/software-de-analisis-de-imagenes-nis-ai-elements\/","title":{"rendered":"Software de An\u00e1lisis de Im\u00e1genes (NIS.ai Elements)"},"content":{"rendered":"

Llevando las im\u00e1genes y el an\u00e1lisis microsc\u00f3picos al siguiente nivel<\/strong>
\nLa inteligencia artificial (IA) y los m\u00e9todos de aprendizaje profundo est\u00e1n haciendo posibles tareas aparentemente imposibles. Desde recuperar el contraste hasta mejorar la relaci\u00f3n se\u00f1al-ruido, o nuevos enfoques para gestionar par\u00e1metros de adquisici\u00f3n desafiantes o una segmentaci\u00f3n que antes era dif\u00edcil o casi imposible, estos enfoques ahora se pueden automatizar gracias a la IA.<\/p>\n

La suite NIS-Elements NIS.ai consta de varios m\u00f3dulos y funciones que ampl\u00edan la plataforma NIS-Elements al incorporar soluciones personalizadas para adquisici\u00f3n, visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis.<\/p>\n

M\u00f3dulo Clarify.ai<\/strong>
\nClarify.ai utiliza inteligencia artificial para eliminar autom\u00e1ticamente el desenfoque de las im\u00e1genes del microscopio de fluorescencia.<\/p>\n

Clarify.ai utiliza nuevas tecnolog\u00edas de Nikon ejecutadas en unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) para aprovechar una claridad r\u00e1pida y eficiente en im\u00e1genes que normalmente se ven desenfocadas debido a la luz desenfocada.<\/p>\n

El m\u00f3dulo est\u00e1 previamente entrenado para reconocer la se\u00f1al de fluorescencia emitida desde planos desenfocados y puede eliminar computacionalmente este componente de neblina de la imagen autom\u00e1ticamente, dejando atr\u00e1s las estructuras enfocadas, y puede usarse en cualquier conjunto de datos 2D o 3D de campo amplio. , detector o aumento, sin la necesidad de entrenamiento de IA o la introducci\u00f3n de sesgos debido a configuraciones complicadas del usuario.<\/p>\n

 <\/p>\n

M\u00f3dulo de an\u00e1lisis y procesamiento de NIS.ai<\/strong>
\nEl m\u00f3dulo de procesamiento y an\u00e1lisis de NIS.ai consta de herramientas dedicadas a mejorar y mejorar la eficiencia en la adquisici\u00f3n de datos y simplificar rutinas de an\u00e1lisis que antes eran complejas o dif\u00edciles.<\/p>\n

Convertir.ai
\nAl reconocer los patrones presentes en dos canales de im\u00e1genes diferentes, se puede entrenar a Convert.ai para predecir c\u00f3mo se ver\u00eda el segundo canal cuando solo se adquiera el primer canal.<\/p>\n

Por lo general, esto se puede utilizar como herramienta de segmentaci\u00f3n para enfoques sin etiquetas o im\u00e1genes sin excitaci\u00f3n da\u00f1ina del ultravioleta cercano. Una vez que la red neuronal aprende el patr\u00f3n com\u00fan a dos canales, en experimentos posteriores ya no es necesario adquirir el segundo canal. Como resultado, tanto el rendimiento de adquisici\u00f3n como la viabilidad de las muestras aumentan.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Mejora.ai<\/strong>
\nAlgunas muestras fluorescentes expresan una se\u00f1al muy baja y es dif\u00edcil visualizar o extraer detalles para la segmentaci\u00f3n.<\/p>\n

Adem\u00e1s, muchas de estas muestras son sensibles a la luz o al fotoblanqueador muy r\u00e1pidamente y es necesario obtener im\u00e1genes lo m\u00e1s r\u00e1pido posible.<\/p>\n

Enhance.ai puede restaurar detalles entrenando a la red sobre el aspecto de las im\u00e1genes expuestas correctamente. Luego, esta receta se puede aplicar a im\u00e1genes subexpuestas para restaurar detalles que se pueden utilizar para an\u00e1lisis posteriores.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Segmento.ai<\/strong>
\nAlgunas im\u00e1genes son casi imposibles de segmentar mediante los m\u00e9todos tradicionales de umbralizaci\u00f3n de intensidad. Una red neuronal se puede entrenar mediante la clasificaci\u00f3n humana de estructuras de inter\u00e9s que no se pueden definir f\u00e1cilmente mediante umbrales cl\u00e1sicos y procesamiento de im\u00e1genes mediante Segment.ai.<\/p>\n

Al rastrear caracter\u00edsticas de inter\u00e9s y entrenarlas en comparaci\u00f3n con la imagen subyacente, la red neuronal puede aprender y aplicar segmentaci\u00f3n a im\u00e1genes similares, reconociendo caracter\u00edsticas que antes solo eran identificables mediante minuciosos m\u00e9todos de rastreo manual.<\/p>\n

 <\/p>\n

Funci\u00f3n Denoise.ai<\/strong>
\nIncluido en el paquete principal NIS-Elements AR, Denoise.ai se puede aplicar a im\u00e1genes confocales para eliminar el ruido de disparo. Todas las im\u00e1genes contienen ruido de disparo, que es un ruido distribuido por Poisson relacionado con el muestreo discreto (adquisici\u00f3n de im\u00e1genes) de un evento continuo. A medida que los niveles de se\u00f1al disminuyen, la contribuci\u00f3n del ruido de disparo aumenta y se obtienen im\u00e1genes ruidosas, siguiendo una funci\u00f3n de ra\u00edz cuadrada. Por lo tanto, dicho ruido se modela en una red neuronal y no necesita entrenamiento adicional.<\/p>\n

Con las nuevas t\u00e9cnicas fluorescentes que reducen las intensidades y aumentan las velocidades de adquisici\u00f3n, Denoise.ai puede reconocer y eliminar el componente de ruido de disparo de las im\u00e1genes, aumentando la claridad y permitiendo tiempos de exposici\u00f3n m\u00e1s cortos o m\u00e1s exposiciones de muestras mientras se mantiene la viabilidad.<\/p>\n

 <\/p>\n

No se requieren habilidades de programaci\u00f3n<\/strong>
\nClarify.ai y Denoise.ai son redes de aprendizaje profundo previamente entrenadas y no requieren configuraciones ni par\u00e1metros adicionales para aplicar estas herramientas autom\u00e1ticamente a las im\u00e1genes.<\/p>\n

El m\u00f3dulo de procesamiento y an\u00e1lisis de NIS.ai utiliza datos de entrenamiento para apuntar y abordar espec\u00edficamente par\u00e1metros de experimentos definidos por el usuario: emplea redes neuronales convolucionales (CNN) para aprender de datos de entrenamiento etiquetados creados mediante segmentaci\u00f3n convencional o rastreo asistido por humanos de un peque\u00f1o subconjunto de muestras representativas.<\/p>\n

Al utilizar el m\u00f3dulo, la interfaz del software facilita la aplicaci\u00f3n de un aprendizaje profundo complejo a datos de muestra, eliminando la necesidad de dise\u00f1ar una red neuronal compleja y aplicarle datos de entrenamiento.<\/p>\n

Las herramientas automatizadas toman estos datos de entrenamiento y aplican la red neuronal para reconocer patrones. Luego, la receta de entrenamiento de resultados se puede aplicar de manera repetida y confiable a muestras similares para procesar o analizar enormes vol\u00famenes de datos a una velocidad significativamente m\u00e1s r\u00e1pida que las t\u00e9cnicas tradicionales.<\/p>\n

 <\/p>\n

GA3: un canal de an\u00e1lisis con capacidades de IA<\/strong>
\nUtilizando NIS-Elements General Analysis (GA3), se pueden combinar m\u00faltiples herramientas convencionales de segmentaci\u00f3n e inteligencia artificial para crear rutinas de medici\u00f3n de datos personalizadas para un experimento espec\u00edfico. Estos se pueden aplicar en varias im\u00e1genes, ejecuciones de experimentos o datos de alto contenido.<\/p>\n

Debido a que GA3 se puede personalizar libremente, se puede adaptar f\u00e1cilmente a nuevas rutinas experimentales. Tambi\u00e9n se pueden incorporar rutinas durante las ejecuciones de adquisici\u00f3n de experimentos.<\/p>\n

 <\/p>\n

Utilice NIS.ai como parte de un proceso de im\u00e1genes<\/strong>
\nLas herramientas NIS.ai se pueden combinar con todas las dem\u00e1s funciones de la plataforma NIS-Elements para desarrollar protocolos de im\u00e1genes y an\u00e1lisis espec\u00edficos, desde el recuento b\u00e1sico hasta la detecci\u00f3n y el an\u00e1lisis de eventos raros o de fenotipos selectivos.<\/p>\n

Esto se puede incorporar despu\u00e9s de la adquisici\u00f3n, o de manera m\u00e1s impactante, como parte integral de un protocolo experimental para que los resultados del an\u00e1lisis de adquisici\u00f3n inteligente de NIS-Elements obtenidos durante la ejecuci\u00f3n del experimento gu\u00eden los par\u00e1metros experimentales en diferentes direcciones.<\/p>\n

Con el asistente de experimentos de JOBS, se pueden crear experimentos personalizados con tareas de an\u00e1lisis integradas y ramas basadas en los resultados del an\u00e1lisis, lo que permite un mayor rendimiento y adquisiciones m\u00e1s espec\u00edficas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Resultados cuantificables<\/strong>
\nLa inteligencia artificial se ha vuelto com\u00fanmente aceptada en el diagn\u00f3stico por im\u00e1genes y es una herramienta cada vez m\u00e1s popular para una serie de aplicaciones. Su atractivo sobre los enfoques matem\u00e1ticos tradicionales es tanto su velocidad como su incre\u00edble precisi\u00f3n. Sin embargo, es importante poder validar los resultados de los c\u00e1lculos de la IA y utilizar estos resultados de manera adecuada para el an\u00e1lisis computacional.<\/p>\n

El software NIS-Elements proporciona retroalimentaci\u00f3n durante las rutinas de entrenamiento para indicar la confianza de la red neuronal entrenada para proporcionar resultados precisos, as\u00ed como varias herramientas de an\u00e1lisis y flujos de trabajo para validar la eficiencia de las redes neuronales o para permitir una f\u00e1cil comparaci\u00f3n de los datos de IA con el terreno. datos de verdad.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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