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徕卡自主共聚焦显微镜首秀:人工智能引领自动化显微新时代

06月30日 14:00 直播 602人关注
徐建平
徕卡显微系统(上海)贸易有限公司

毕业于上海大学生命科学学院,生物化学与分子生物学专业,现为徕卡显微系统(上海)贸易有限公司产品经理。在生物仪器行业超过十年经验,熟悉光学成像尤其激光共聚焦显微镜的应用及市场推广。

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会议介绍

依托基于人工智能分析软件的稀有事件检测技术,发挥自主共聚焦显微镜的功能。


徕卡显微系统宣布推出由Aivia 提供支持的自主显微镜,让科学家能够从实验中自动提取最为相关的数据,从而获得更多科学发现。



新品发布会日程

    6月30日


14:00-14:20

Leica Al图像分析软件Aivia

报告人:南希  徕卡客户成功专家

14:20-15:00

Al驱动的自主共聚焦显微镜

报告人:徐建平  徕卡共聚焦产品经理

15:00-15:20

样机演示

报告人:游换阳  徕卡应用专员

15:20-15:30

交流答疑

报告人:南希/徐建平



这项基于人工智能的全新共聚焦显微镜检测工作流程可以自动检测稀有事件。它根据用户定义的感兴趣对象来触发稀有事件扫描。通过自动检测实验期间多达90%的稀有事件,用户可以从中获得更多发现。通过关注采集过程中获得的重要数据,获得结果的时间最多可以缩短70%。Aivia提供支持的工作流程可以大幅减少研究人员花在显微镜上的时间(多达75%),从而提高生产率以完成更多工作。 


徕卡显微系统生命科学和应用显微镜副总裁James O'Brien表示:“Aivia提供支持的自主显微镜以简单易用的方式将人工智能融入日常实验环境。研究人员现在可以建立共聚焦显微镜工作流程,解决深入的实验和生物学问题,如果没有自动化流程,这些问题根本无法解决或者处理起来非常费力。这个解决方案为他们提供了出色的全新选择,以获得能够回答他们研究问题的实验结果。”


稀有事件检测工作流程基于STELLARIS共聚焦系统上两大组件的相互作用。通常,分析生物样品的全景扫描。如果基于Aivia人工智能技术的图像分析软件检测到稀有事件,相关位置就会发送回STELLARIS的控制软件中的Navigator Expert。接着,根据用户定义的设置以3D高分辨率方式自动扫描已识别的稀有事件。


使用Aivia提供支持的自主显微镜,用户仅需在初始设置阶段进行交互操作,就能更快、更准确地检测感兴趣对象。不同实验可以采用相同的设置以确保一致性。由于仅会识别并捕捉感兴趣对象,因此大大减少了数据采集和最终分析时间。这种排他性还意味着可以大幅节省存储空间。

主办单位:徕卡显微系统(上海)贸易有限公司
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徕卡自主共聚焦显微镜首秀:人工智能引领自动化显微新时代

06月30日 14:00

依托基于人工智能分析软件的稀有事件检测技术,发挥自主共聚焦显微镜的功能。 徕卡显微系统宣布推出由Aivia 提供支持的自主显微镜,让科学家能够从实验中自动提取最为相关的数据,从而获得更多科学发现。 新品发布会日程 6月30日 14:00-14:20 Leica Al图像分析软件Aivia 报告人:南希 徕卡客户成功专家 14:20-15:00 Al驱动的自主共聚焦显微镜 报告人:徐建平 徕卡共聚焦产品经理 15:00-15:20 样机演示 报告人:游换阳 徕卡应用专员 15:20-15:30 交流答疑 报告人:南希/徐建平 这项基于人工智能的全新共聚焦显微镜检测工作流程可以自动检测稀有事件。它根据用户定义的感兴趣对象来触发稀有事件扫描。通过自动检测实验期间多达90%的稀有事件,用户可以从中获得更多发现。通过关注采集过程中获得的重要数据,获得结果的时间最多可以缩短70%。Aivia提供支持的工作流程可以大幅减少研究人员花在显微镜上的时间(多达75%),从而提高生产率以完成更多工作。 徕卡显微系统生命科学和应用显微镜副总裁James O'Brien表示:“Aivia提供支持的自主显微镜以简单易用的方式将人工智能融入日常实验环境。研究人员现在可以建立共聚焦显微镜工作流程,解决深入的实验和生物学问题,如果没有自动化流程,这些问题根本无法解决或者处理起来非常费力。这个解决方案为他们提供了出色的全新选择,以获得能够回答他们研究问题的实验结果。” 稀有事件检测工作流程基于STELLARIS共聚焦系统上两大组件的相互作用。通常,分析生物样品的全景扫描。如果基于Aivia人工智能技术的图像分析软件检测到稀有事件,相关位置就会发送回STELLARIS的控制软件中的Navigator Expert。接着,根据用户定义的设置以3D高分辨率方式自动扫描已识别的稀有事件。 使用Aivia提供支持的自主显微镜,用户仅需在初始设置阶段进行交互操作,就能更快、更准确地检测感兴趣对象。不同实验可以采用相同的设置以确保一致性。由于仅会识别并捕捉感兴趣对象,因此大大减少了数据采集和最终分析时间。这种排他性还意味着可以大幅节省存储空间。

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