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Aivia 11
AI 加速分析
 
 

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深度學習分割目標
基于 Cellpose 的物體檢測
 
    Aivia 11結合了先進的Cellpose（Stringer，2021）[1]——用于目標檢測的深度學習模型。我們提供四種新的Cellpose 分析訣竅為所有人提供基于AI 的2D和3D對象分割，使用者無需具備Python 編程知識或訓練深度學習模型。
   這些模型高度契合各種成像方式和染色條件。無論您的成像實驗涉及DIC系統還是熒光膜染色，基于Cellpose 的目標分割訣竅每次都能夠使您能獲得穩健且可重復的分割結果。

• 使用 Cellpose 強大的目標檢測深度學習模型

• 無需 Python 腳本或深度學習模型訓練知識

• 利用現有的 Aivia 工具進行日常分析

自Aivia 9起，我們通過Python 腳本提供了Cellpose ——AI目標分割插件。如今我們將Cellpose集成到現有的分析框架中，Aivia 11工作流程中的深度學習細胞分割變得更加簡潔高效。

[1] Stringer C, Wang T, Michaelos M, Pachitariu M. Cellpose: a generalist algorithm for cellular segmentation. Nature Methods. 18: 100-106. (2021)

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多孔板實驗
 分析整個實驗
        當您的實驗同時具有多個測試條件時，您的分析軟件應該能夠一次分析所有條件。在Aivia 11中，我們引入的幾個功能，使您可以在同一平臺中展示、探索和分析多孔板實驗，以快速獲得洞見。 
    從成像實驗開始，Aivia 11的新界面Experiment Explorer允許您將徠卡多孔板數據導入Aivia。您可以瀏覽來自單個孔的圖像或來自Multi-well Navigator的成像結果，并使用標簽來注釋板中每個孔的實驗條件。
 

• 使用直觀的導航界面導入和探索整個多孔實驗

• 定義下游分析的實驗條件

• 將結果導出到 CytoMAP 以進行進一步的數據探索

• 支持來自MICA等成像系統的多孔板數據格式

    您可以在單個 FOV 上使用 Aivia 的內置工具分析圖像，并使用新的工作流工具（Workflow Processor）設計分析流程。然后，將您構建的分析流程批量應用于整個成像實驗，或用于添加過注釋條件的特定孔內的圖像。
    從批量分析流程中收集的統計結果可以導出到CytoMAP（Stoltzfus，2020）[2]，進行進一步的數據探索。利用 CytoMAP 的功能（如降維）加速獲取成像實驗中洞見，從而加快您的成果發布過程。

[2] Stoltzfus CR, Filipek J, Gern BH, et al. CytoMAP: a spatial analysis toolbox reveals features of myeloid cell organization in lymphoid tissues. Cell reports. 31(3): 107523.

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工作流
完整的分析流程
    我們為您提供了比以往更高的自由度。在Aivia 11中您可以自定義圖像分析流程。Workflow Processor 允許您設計“從數據導入到目標分類和結果導出"的完整分析流程。
    Workflow Processor 允許您將 Aivia 中的分析工具（圖像增強功能、AI 支持的像素分類器、深度學習模型、圖像分析訣竅、測量結果和目標分類器）整合到同一個工作流中。此外，您還可以設置多個工作流以連續運行，從而擴展分析功能。

• 混合搭配 Aivia 的分析工具，創建您自己的分析流程

• 可以從頭開始設計工作流，也可以根據以前分析的結果構建工作流

• 批量應用自定義工作流，快速獲得結果

    設計工作流的過程已整合到Aivia 中的分析工具中。“創建工作流（Create a Workflow）"功能可將數據分析訣竅中的圖像增強及像素分類器自動加載到Workflow Processor 界面中 ， 讓您能夠快速創建批處理流程，將分析應用于整個實驗。這樣就無需回憶您采取的每個分析步驟，因此您可以專注于結果的解析。

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其他改進

• 3D 細胞分析和 3D 細胞姿勢配方的網格預覽速度更快

• 從標記的圖像創建 2D 和 3D 對象

• AiviaWeb具有存儲和自動存檔功能，可作為訂閱選項提供

 
人工智能不僅僅是一個流行語
    Aivia為希望從圖像中提取更多信息的顯微鏡學家和研究人員提供高性能的圖像處理和展示平臺。Aivia中支持AI的工具簡化了成像分析的關鍵步驟，并為用戶提供了針對其數據量身定制的解決方案。
 
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