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基于深度学习的图像分析,用于iPSC和3D类器官培养的无标签监测

复杂的3D生物模型,如类器官和患者衍生球体,在许多生物医学研究领域越来越受欢迎,因为它们更紧密地概括了在活的有机体内组织。这些3D模型在疾病建模、药物筛选、毒性研究、宿主-微生物相互作用和精准医疗方面提供了巨大的潜力。为了将类器官用于大规模筛选,自动化对于处理大量样本,同时保持一致的培养和可重复的iPSC系及其衍生类器官至关重要。

访问这个应用程序注意发现一个解决方案:
  • 使用自动深度学习工具获得无标签图像的鲁棒图像分割
  • 使用SINAP自定义深度学习分割模型,以最小的人为干预检测感兴趣的复杂对象
  • 使用直观的机器学习phenoglyphs工具轻松地执行数据分类

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