혁신적인 AI 기법

지금 애플리케이션 노트 접근하기

응용 노트: 세포 형태와 생존력의 정확한 분석

저자:길리언 러브엘, 재스민 트리그, 니콜라 베반 |최종 업데이트: 2025년 3월

개요

무표지 이미징은 세포 행동을 방해하지 않고 모니터링할 수 있게 해주지만, 배양된 세포의 동적이고 다양한 형태로 인해 이러한 이미지 분석은 복잡합니다. 전통적인 컴퓨터 비전 접근법은 이 작업에 어려움을 겪는데, 이 연구는 분할을 위한 신경망과 세포 분류를 위한 머신러닝 기반 분류기 사용의 장점을 강조합니다.

무표지 이미징 환경에서 세포 형태를 정량화하기 위해 세포 경계를 정확하게 분할하는 중요성과 과제, 그리고 세포 분석을 향상시키기 위한 AI와 머신러닝 통합이 세포 형태를 모니터링하고 분류하는 강력한 솔루션을 제공하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

 

  • 애플리케이션 노트
  • 10
  • 10분

애플리케이션 노트에 액세스하려면 양식 작성

주요 내용

  • 라벨 없는 이미징
  • AI 기반 세포 분할
  • 머신 러닝 분류기
  • 고급 라벨 없는 분류

혁신적인 AI 기법을 통한 세포 형태 및 생존력의 정확한 분석

그림 3.배양 24시간 후 iPSC 유래 미세아교세포 이미지. 윤곽선은 세포 분할을 나타내고 색상은 분류를 나타냄 (자홍색 = 생존, 가지 모양; 청록색 = 생존, 아메바 모양; 빨간색 = 사멸; A). 시간 경과는 AI CH를 사용하여 144시간 동안 계산된 생존(생존 가능) 세포의 비율을 나타냄 (B). 막대 그래프는 24시간과 96시간에 생존 가능한 가지 모양 및 아메바 모양 세포의 비율을 보여줌 (C).
 

이 리소스를 다운로드하려면 정보를 제공해 주세요

icon-shopping-cart
구매할 준비가 되셨나요?