我们已经更新了我们的隐私政策要更清楚,我们如何使用您的个人数据。

我们使用cookie为您提供更好的体验。你可以读我们的Cookie政策这里。

广告
基于深度学习的IPSC和3D有机素文化的无标签监测图像分析
应用笔记

基于深度学习的IPSC和3D有机素文化的无标签监测图像分析

基于深度学习的IPSC和3D有机素文化的无标签监测图像分析
应用笔记

基于深度学习的IPSC和3D有机素文化的无标签监测图像分析

复杂的3D生物学模型如有机体和患者衍生的球状体在许多生物医学研究领域中获得普及,因为它们更紧密地在体内组织中重新延长。这些3D模型在疾病建模,药物筛选,毒性研究,宿主微生物相互作用和精密药中提供巨大潜力。为了使用用于大规模屏幕的有机体,自动化对于处理大量的样品,同时保持一致的培养和可重复的IPSC线及其衍生的有机体。

下载此应用笔记以发现:

  • 通过自动化的深度学习工具获取无标签图像的强大图像分割
  • 自定义深学习分段模型,以使用SINAP的最小人类干预来检测兴趣的复杂对象
  • 使用直观的机器学习野性文字工具轻松执行数据分类
广告