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Aivia 人工智能顯微影像分析軟體

LEICA Aivia採用人工智能 (AI) 深度學習與分析技術,提供顯微鏡影像圖像的視覺化分析, 達到下列的立即效益 :
1). 讓所有人都能進行人工智慧圖像分析——無需具備電腦科學專業知識
2). 充分利用 AI學習技術,生成可靠且可重複的分割結果
3). 進行有效而快速的2D至5D視覺化和分析,深入挖掘資料的價值
 
LEICA Aivia中的人工智能工具簡化了微鏡影像分析的工作流程,能夠為您的實驗室提供量身定制的資料解決方案。目前有四款應用選項 :

Aivia Cell Bio : 生命科學的影像應用

Aivia 3D : 達到5D的數據處理分析

Aivia Neuro : 神經科學研究

AiviaWeb : 穿越時空, 網路瀏覽分析

LEICA 因應下世代的人工智能化的專業顯微鏡影像分析, 併購了 AIVIA公司, AIVIA 主要以AI 為基礎的創新顯微鏡影像軟體解決方案。 AI 是以電腦強大的運算能力模擬人類智能,AIVIA 特殊的AI 技術包括了 Machine Learning (pixel classifier) 和Deep Learning



Single timepoint of a time-lapse recording of mammary epithelial micro spheroid cultured in 3D highlighting individual mitotic events. Data courtesy of intelligent imaging group (B. Eismann/C. Conrad at BioQuant/DKFZ Heidelberg)

AIVIA 的 AI人工智慧運作, 使用了智能機器學習(Machine Learning ),  使用人員可以定義物件型態與背景特性的特徵, 讓機器學習辨識. 例如, 從一張細胞的螢光影像, 可以依照用戶對細胞的辨識參數定義, 自動學習辨識取得細胞的分類.

此外, AIVIA 具備了深度學習能力 (Deep Learning),  通過對大數據的深度學習, 取得解決問題的模式. 例如通過影像的重建, 分割, 預測, 達到人工智能的影像分析.









使用 AI 的預期功能, 可以從相位差影像, 推演出螢光影像.
用戶可以嘗試無需螢光染劑, 從明場影像, 直接推演出螢光影像.

Image prediction takes a pair of images, such as phase contrast image and a corresponding fluorescent nuclei image, and creates a model for predicting the localization of the paired features. The model uses a UNet architecture to predict the localization of subcellular features (e.g. nuclei) from brightfield images. Aivia can create new image channel(s) for a desired feature that is virtually indistinguishable from fluorescence imaging of the feature.​
 
The prediction model can be invaluable at prototyping imaging experiments - without using precious reagent. Additionally, the model works well in label-sparse or label-free environment, enabling you to amplify the data quantity to collect







你可以在 Youtube 頻道, 探索更多的 Aivia 軟體展示功能, 使用方法.