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Überwinden Sie die Herausforderungen der High-Content-Zellan

Künstliche Intelligenz kann Anwendern dabei helfen, die Herausforderungen der High-Content-Zellanalyse zu meistern, die Datenqualität zu verbessern und die Effizienz der Arbeitsabläufe zu optimieren.

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen/künstlicher Intelligenz (KI) während des Bildanalyseprozesses können Anwender viele der Herausforderungen überwinden, die mit der 3D-Zellanalyse mit hohem Informationsgehalt verbunden sind, und den informationsreichen Inhalt eines Bildes besser nutzen. Neben der Beseitigung von Abweichungen, Verzerrungen und Fehlern von Person zu Person kann maschinelles Lernen die Produktivität erheblich steigern, indem es sich wiederholende, langwierige und mühsame Aufgaben übernimmt, die zuvor von Mitarbeitern durchgeführt wurden, deren Zeit besser für die Interpretation der Daten genutzt werden könnte. Letztendlich ermöglicht dies Screening-Assays, die Tausende von Merkmalen pro Zelle analysieren können - wodurch Ihre Assays wesentlich informativer werden. 

 

Die IN Carta® Image Analysis Software von Molecular Devices ermöglicht es Ihnen, schnell und zuverlässig vom Assay zu Erkenntnissen zu gelangen, komplexe Bildanalyseprobleme zu lösen und Bilder in robuste quantitative Daten umzuwandeln. Durch die Kombination von maschinellen Lernfähigkeiten mit einer modernen Benutzeroberfläche, Spitzentechnologie, geführten Arbeitsabläufen und skalierbarer Stapelverarbeitung minimiert die IN Carta-Software die Lernkurve und beseitigt Produktivitätsbarrieren - selbst bei komplexen 3D-Zellassays mit hohem Inhalt, einschließlich Organoiden, Sphäroiden und mehr.

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