ZEISS ZEN Intellesis for Image Segmentation in Microscopy

深層学習により、簡単な操作で画像ファイルのセグメンテーションが可能

異なる複数の顕微鏡イメージでも、高度な画像処理が可能

顕微鏡画像は楽しいものですが、その本当の価値は、画像から得られるデータにあります。画像のセグメンテーションは現在、顕微鏡利用者にとって最大の課題の1つであり、その後のすべての画像解析ステップの基礎となるものです。
ZEN Intellesisは、Pythonによる確立された機械学習技術を採用し、ピクセル分類や深層学習などによって、専門家でなくても堅牢で再現性のあるセグメンテーションを簡単に行うことができます。ソフトウェアを一度学習させれば、ZEN Intellesisで自動的に何百もの画像を一括でセグメント化することが可能。時間を節約し、ユーザーのバイアスも最小限に抑えられます。詳細と技術情報については、オープンアプリケーション開発 - 機械学習をご覧ください。

Highlights

深層学習による画像のセグメンテーション

画像から信頼性の高いデータを取得するには、複数の画像において異なるクラスのオブジェクトをセグメント化する必要があります。ZEN Intellesisを使用すると、自身の持つ専門知識を使って、数枚の画像を用いてソフトウェアに学習させることが可能。数百枚の類似した画像に対する時間のかかるセグメンテーションステップはすべて、ZEN Intellesisソフトウェアモジュールの強力な機械学習アルゴリズム(深層学習を含む)によって行われます。
Pythonを採用したツールは、事前学習済みネットワークによるリアルマルチチャネル特徴抽出とセグメント化を用いたピクセル分類が可能。複雑な多次元・マルチモーダルデータでも、取得元に関わらず分析することができます。また、独自の深層学習モデルをインポートして使用することも可能です。

スムーズなワークフロー統合の活用

ZEN Intellesisソフトウェアモジュールの機械学習によって、以下のことが簡単になります。画像を読み込み、クラスを定義、画素をラベル付けし、モデルに学習させて画像のセグメンテーションを実行するだけです。核のセグメンテーションのような一般的なタスクでは、事前学習したモデルをインポートし、データセット全体のセグメント化と分析に用いることもできます。さらに、独自のネットワークに学習させ、ZENにインポートすることも可能です(カスタマイズされた事前学習済みネットワークの作成も有料サービスでご利用いただけます)。
IntellesisはZEN BlueおよびZEN coreイメージングソフトウェアの画像解析フレームワークに完全に統合されており、スクリプトをサポートしています。この統合により、あらゆる貴重なメタデータにアクセスすることができ、その後の処理で利用できるようになります。

さまざまなソースからさまざまな形式で取得されたマルチモデル画像の分析

ZEISS ZEN Intellesisは、さまざまな種類の顕微鏡の画像を処理および分析する強力な深層学習ツールです

  • Widefield Microscopy
  • Superresolution Microscopy
  • Fluorescence Microscopy
  • Label Free Microscopy
  • Confocal Microscopy
  • Light Sheet Microscopy
  • Electron Microscopy
  • X-ray Microscopy

ZEN Connectと共に使用すると、異なる顕微鏡から得た同じサンプルの画像を組み合わせて、ZEN Intellesisはその結果からさらに価値のある情報を抽出することができます。
ZEN Intellesisは、ZEISS ZENソフトウェアプラットフォームで読み込み可能な画像フォーマット(CZI、TXM、TIFF、JPEG、PNGを含む)で使用することができます。

Application Example Life Sciences

1. Scratch Assay

Single frame of recorded time-lapse movie. Segmentation result of ZEN Intellesis
Single frame of recorded time-lapse movie.
Segmentation result of ZEN Intellesis - scratch area (turquoise), cell layer (orange) and mitotic cells (red).
scratch area measured over time
Based on ZEN Intellesis segmentation results, the size of the scratch area was measured over time using the ZEN Image Analysis module.

2. Spines and Dendrites

spines on a dendrite
Dendrite of a neuron expressing Green Fluorescent Protein. Image acquired with structured illumination on an Elyra PS.1 showing spines on a dendrite.
Segmentation with ZEN Intellesis results in a clear separation
Segmentation with ZEN Intellesis results in a clear separation of spines (green) from dendrite (red) and background (blue)

3. Drosophila

X-Ray micrograph of a Drosophila melanogaster.
X-Ray micrograph of a Drosophila melanogaster. 1400 slide z-stack of the whole fruit fly acquired with ZEISS 520 Versa.
X-Ray micrograph of a Drosophila melanogaster.
Segmentation result obtained with ZEN Intellesis – exoskeleton (red), inner structures (blue and yellow), background (green)
X-Ray micrograph of a Drosophila melanogaster.
Rendered 3D model based on exoskeleton class.

Application Example Materials Analysis

XRM Sandstone – Original
XRM Sandstone – Original
XRM Sandstone – Labeled
XRM Sandstone – Labeled
XRM Sandstone – Trained & Segmented
XRM Sandstone – Trained & Segmented
XRM Sandstone – IP Function Output
XRM Sandstone – IP Function Output

How to Segment Your Images

 
 

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ZEISS ZEN Intellesis Machine Learning Software

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Download

ZEISS ZEN Intellesis for Life Science

Image Segmentation for 2D and 3D Datasets

ページs: 2
ファイルサイズ: 1149 kB

ZEISS ZEN Intellesis for Materials Science

Your Imaging Software for Machine Learning

ページs: 2
ファイルサイズ: 2262 kB

Advanced Segmentation for Industrial Materials

Learn about machine learning – a solution to the segmentation problem with ZEISS ZEN Intellesis for initial data generation or analysis and processing of a segmented image.

ページs: 11
ファイルサイズ: 4794 kB

ZEISS ZEN Intellesis

Machine Learning Approaches for Easy and Precise Image Segmentation

ページs: 8
ファイルサイズ: 5151 kB

機械学習を用いた

工業材料の高度なセグメンテーション

ページs: 11
ファイルサイズ: 15408 kB

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