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網(wǎng)絡(luò)研討會 | 基于人工智能的表型藥物篩查解決方案

更新時間:2024-11-22      點擊次數(shù):328

如何利用人工智能(AI)和光學(xué)顯微鏡克服三維細(xì)胞培養(yǎng)和表型分析方面的挑戰(zhàn) - 免費點播網(wǎng)絡(luò)研討會

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三維細(xì)胞培養(yǎng)物如器官體和細(xì)胞球,在藥理學(xué)研究中越來越受到重視,它們構(gòu)成了傳統(tǒng)二維細(xì)胞培養(yǎng)與動物模型之間的橋梁。然而,三維細(xì)胞培養(yǎng)在表型藥物篩選中面臨諸多挑戰(zhàn),包括培養(yǎng)物的制備、標(biāo)記、成像及數(shù)據(jù)分析等多個方面。本次網(wǎng)絡(luò)研討會將全面介紹使用三維細(xì)胞培養(yǎng)進(jìn)行表型藥物篩選所遇到的問題、可能的解決方案及規(guī)劃與執(zhí)行策略。


通過觀看本網(wǎng)絡(luò)研討會,您可以了解到以下內(nèi)容:


主要內(nèi)容

  • 利用三維細(xì)胞模型進(jìn)行表型藥物篩選的潛在解決方案

  • 瑞利散射對三維顯微鏡的影響

  • 三維圖像分割和標(biāo)記預(yù)測

在研討會中,曼海姆應(yīng)用科學(xué)大學(xué)的魯?shù)细瘛數(shù)婪蚪淌?/span>將探討人工智能分割算法在三維細(xì)胞培養(yǎng)中的細(xì)胞追蹤應(yīng)用,特別是在藥理學(xué)藥物篩選模型中的應(yīng)用。他將示范如何利用內(nèi)置的訓(xùn)練模型對難以分割的對象和數(shù)據(jù)集進(jìn)行分割處理。


魯?shù)婪蚪淌诤蛷瓶ǖ膶<覍⒐餐斒?strong>他們?nèi)绾瓮ㄟ^增強(qiáng)自己樣本中的細(xì)胞核實驗數(shù)據(jù),以半自動方式創(chuàng)建可靠的合成真實數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集考慮了散射和衍射效應(yīng),更好地模擬了真實情況。使用該方法進(jìn)行的三維分割,其檢測準(zhǔn)確率高達(dá)92%,超過了傳統(tǒng)分割算法的效果。


在魯?shù)婪蚪淌诘膱蟾婧螅瑥瓶ǖ膶<覀儗⒔榻B在STELLARIS平臺上執(zhí)行的光片成像技術(shù),并展示其如何應(yīng)用于各類樣本,如活體組織、透明化組織、器官體和細(xì)胞球的研究。垂直實驗設(shè)置使用戶在配置激光線、自定義濾鏡及通過多位置實驗裝置快速訪問樣本時具有更大的靈活性。




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