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ライブセルイメージング実験のワークフローの効率化

AI技術を活用した画像解析・長期培養・応用スクリーニング技術のソリューション

ライフサイエンス研究では何度も実験を重ねたり、複雑なアッセイをしなければ必要なデータが得られないことも少なくありません。ライブセルを用いたイメージング実験においても同様で、ワークフローの各ステップの効率化も重要なポイントのひとつです。ZEISSはこれらの効率化を目指したソリューションを動画でご紹介します。是非、視聴登録をお願いします。

タイトル

AI技術を活用した画像解析と、ハイスループットイメージングでの応用例

概要

イメージング実験において画像解析はよく使用されています。画像解析のステップのひとつであるSegmentation(解析対象領域の分離・指定)は特に重要であり、また特にライブセルにおいては様々な要因で困難な側面もあるステップです。ZEISSではSegmentationの難しさを乗り越えるために、いち早くAI技術を導入し、誰でも・簡単・正確に画像解析を行えるようなりました。皆さまのイメージング実験のワークフローの効率化に活かされることを期待しています。

対象

  • 画像解析におけるAI技術の基本が知りたい
  • AI技術を使った画像解析を試してみたい
  • 培養細胞の画像解析に興味がある
  • 画像解析の基本が知りたい
  • 普段の画像解析をより効率良く、正確に行いたい
  • ラベルフリーアッセイをやってみたい
  • ライブセルの画像でうまく解析できない
  • 画像解析で目的の領域がうまく抽出できない

キーワード

画像解析、タイムラプス、長期培養、培養細胞、細胞増殖、ラベルフリー、蛍光タンパク質、セグメンテーション、スクラッチアッセイ、マルチウェルプレート、ハイスループット、Image analysis、Digital Image processing、Life Science、Live cell、Living cell、Segmentation、Label free、ZEN、Intellesis、AI、Deep Learning、Machine Learning

スピーカー
(言語:日本語)

カールツァイス株式会社
リサーチマイクロスコピーソリューション

滝口正人 博士(再生医科学)

視聴方法

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