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Aplicaciones
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AI + Imágenes macro
Marzo 2021
Clarify.ai es un nuevo módulo de inteligencia artificial que elimina la
luz borrosa contenida en las imágenes de fluorescencia y
genera imágenes de alto contraste. Clarify.ai, utilizado con
un microscopio estereoscópico, puede proporcionar imágenes de
fluorescencia más nítidas que nunca; permite no solo la
observación macroscópica de organismos modelo, sino también la
observación microscópica de estructuras finas.
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Imágenes cuantitativas en 3D de órganos vivos en chips con un sistema
confocal de escaneo por puntos de alta velocidad
Enero de 2021
Los órganos en chips recapitulan con mayor fidelidad la complejidad
arquitectónica y funcional en 3D de los tejidos nativos en
comparación con los sistemas estándar de cultivo de tejidos en
2D. Sin embargo, estas plataformas avanzadas de cultivo
celular presentan desafíos técnicos para las aplicaciones
basadas en imágenes. Esta nota de aplicación demuestra cómo el
sistema de escaneo de puntos confocales Nikon A1R HD25, el
objetivo CFI S Plan Fluor LWD 20XC y el software NIS-Elements
pueden permitir imágenes cuantitativas, profundas y rápidas de
células vivas en la plataforma Emulate Organ-Chip.
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Segmentación de alta precisión de áreas celulares basada en imágenes DIC
mediante aprendizaje profundo
Septiembre de 2020
La cuantificación de la migración celular y la confluencia celular es
importante en la investigación biológica y médica sobre las
funciones celulares. Se usa un ensayo de raspado para medir
cuantitativamente la velocidad de las células que migran a un
área libre de células (espacio) que se produce físicamente.
Esta es una técnica común para evaluar la migración celular en
el desarrollo y diferenciación celular, así como en la
invasión y metástasis de células cancerosas. Sin embargo, el
procesamiento manual de imágenes de muestras no teñidas para
su cuantificación lleva una inmensa cantidad de tiempo.
Además, la función Wound Healing, una aplicación especial para
ensayos de raspado en el software de imágenes NIS-Elements,
muestra resultados aproximadamente correctos, pero tiene una
precisión limitada en términos de detección detallada.
En esta nota de aplicación, presentamos ejemplos de cuantificación de un
ensayo de raspado utilizando el módulo NIS.ai de NIS-Elements.
Estos ejemplos demostraron que NIS.ai puede hacer inferencias
más precisas en comparación con la función de curación de
heridas existente basada en una pequeña cantidad de imágenes
de entrenamiento.
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Software Nikon NIS-Elements Denoise.ai: utiliza el aprendizaje profundo
para eliminar el ruido de los datos confocales
Enero de 2020
El ruido es un componente fundamental de las imágenes confocales,
resultado del muestreo digital discreto de los fotones que
emiten continuamente las muestras. La contribución del ruido a
la calidad de la imagen (cociente señal / ruido) aumenta a
medida que la señal disminuye como función de raíz cuadrada.
Utilizando una red neuronal entrenada, utilizamos inteligencia
artificial para eliminar el componente de ruido de disparo de
los datos de imagen confocal, lo que permite un aumento en la
calidad de la imagen y la capacidad de adquirir muestras más
tenues a velocidades más rápidas. Denoise.ai el software
NIS-Elements implementa esta red capacitada para el
procesamiento en vivo o después de la adquisición.
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Activación de hardware por disparo: maximización de la velocidad y la
eficiencia para la obtención de imágenes de células vivas
Diciembre de 2017
Los experimentos de imágenes de células en vivo ahora requieren
velocidades más altas y más rendimiento de datos que nunca.
Nikon Instruments tiene herramientas robustas que permiten la
activación por hardware de dispositivos de imágenes en
microscopía a través de señalización directa entre hardware.
Esto minimiza los retrasos, sincroniza los dispositivos y
reduce la exposición de las muestras a la luz. Esta nota de
aplicación explica cómo funciona el flujo de trabajo de
activación de hardware NIS-Elements de Nikon y detalla sus
beneficios para las rutinas comunes de adquisición de lapso de
tiempo.
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