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本文解釋了如何利用人工智能（AI）進(jìn)行高效、精確的 2D 細(xì)胞培養(yǎng)匯合度評(píng)估。準(zhǔn)確評(píng)估細(xì)胞培養(yǎng)的匯合度，即表面積覆蓋的百分比，對(duì)于可靠的細(xì)胞研究至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法使用視覺檢查或簡(jiǎn)單算法，使結(jié)果不客觀和精確，尤其是對(duì)于用于藥物發(fā)現(xiàn)、組織工程和再生醫(yī)學(xué)的復(fù)雜細(xì)胞系。利用自動(dòng)化圖像分析和深度學(xué)習(xí)算法的方法提供更好的精度，并可以增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
傳統(tǒng)與 AI 匯合度評(píng)估方法
通過人工主觀經(jīng)驗(yàn)評(píng)估進(jìn)行匯合度評(píng)估存在顯著局限性。這種劣勢(shì)在處理細(xì)胞形態(tài)復(fù)雜、細(xì)胞邊界不清晰以及實(shí)驗(yàn)環(huán)境多變的情況下尤為明顯。人工評(píng)估容易受到主觀性誤差的影響，因此存在不一致結(jié)果的嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。
這種顯著局限性可能影響匯合度測(cè)量的精度和可靠性。因此，需要采用 AI 技術(shù)，如自動(dòng)圖像分析和深度學(xué)習(xí)，提供先進(jìn)解決方案，使匯合度評(píng)估變得高效且可重復(fù)，尤其是在處理動(dòng)態(tài)和多樣化的細(xì)胞環(huán)境時(shí)。
AI 匯合度測(cè)量的優(yōu)勢(shì)
基于 AI 的匯合度評(píng)估提供以下優(yōu)勢(shì)：
由于先進(jìn)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠適應(yīng)多樣化的細(xì)胞形態(tài)；
在處理復(fù)雜和多樣化細(xì)胞系時(shí)具有實(shí)驗(yàn)靈活性；
對(duì)變化的實(shí)驗(yàn)條件動(dòng)態(tài)響應(yīng)，使研究人員能夠更細(xì)致地了解動(dòng)態(tài)細(xì)胞環(huán)境中的匯合度；
用于復(fù)雜和擁擠培養(yǎng)物的邊緣檢測(cè)，使細(xì)胞邊界能夠清晰識(shí)別；
優(yōu)于人工評(píng)估的穩(wěn)健可靠分析。
AI 的額外好處
下面顯示了使用 Mateo FL 顯微鏡進(jìn)行的手動(dòng)和基于 AI 的細(xì)胞匯合度測(cè)量。匯合度數(shù)值來自對(duì)細(xì)胞培養(yǎng)傳統(tǒng)相差顯微圖像的手動(dòng)評(píng)估（左）和AI輔助分析（右）。
圖 1：細(xì)胞培養(yǎng)傳統(tǒng)相位對(duì)比圖像手動(dòng)評(píng)估的匯合度數(shù)值（左）和AI輔助分析（右）。
了解Mateo FL如何通過 AI 輔助的
匯合度測(cè)量消除主觀猜測(cè)引起的誤差
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