1 つの AI 活用アプローチで多様な細胞イメージングワークフローに対応
BioTek Gen5 AI 細胞認識モジュールにより、細胞タイプ、ラベリング手法、撮影倍率、撮影条件を問わず、また経時実験においても、画像から一貫した知見を得られます。
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最適化の作業を低減して、最初から正確な細胞画像解析を実現
従来の画像解析では、バックグラウンドの平坦化、オブジェクトのサイズ測定、輝度の閾値設定の繰り返しを行って、細胞を認識する必要がありました。これらのステップは、実行や解釈に高度な専門知識が必要で、ラベルフリー明視野、生細胞、カイネティクス画像に一貫して適用することが困難な場合があるため、ユーザー間で結果にばらつきが生じる原因となっていました。
Agilent BioTek Gen5 AI 細胞認識モジュールは、イメージングおよび顕微鏡用の BioTek Gen5 ソフトウェアのアドオン解析モジュールです。AI ベースのセグメンテーションを適用することで、細胞を直接認識・カウントし、閾値設定やパラメータ調整の必要性を低減します。これにより、細胞カウントやコンフルエンスデータの信頼性が向上し、多様な細胞タイプやアッセイ条件において、ユーザー間のばらつきを抑えられます。そのため、手動での解析手順を低減し、ユーザーによる操作を最小限に抑えて、画像取得から定量的な知見の獲得までのプロセスを効率化できます。
BioTek Gen5 AI 細胞認識モジュールにより、細胞タイプ、ラベリング手法、撮影倍率、撮影条件を問わず、また経時実験においても、画像から一貫した知見を得られます。
細胞がまばらな状態から高密度の単層へと培養が進んでも、一貫した細胞認識を維持できます。細胞数や細胞同士の接触、細胞境界の見え方の変化に適応するため、異なる実験条件間でも結果を確実に比較できます。
ぼやけ、デブリ、高バックグラウンド、染色のばらつきにより、画像解析が困難な場合でも、信頼性の高いセグメンテーションを維持できます。一般的な画像アーチファクトの影響を低減することで、難度の高いサンプルや条件下でも、より信頼性の高いデータを抽出できます。
Gen5 AI 画像解析モジュールは、ラベルフリー画像や一般的な蛍光標識画像の両方で、一貫した細胞セグメンテーションをサポートします。異なる染色方法を用いた実験にも統一的なセグメンテーション手法を適用できるため、個別のワークフローを構築して最適化する必要性が軽減されます。
容量拡張により 4 個のイメージングキューブを搭載できるため、あらゆるイメージングセッションでより多くの色と豊富なデータを取得することができ、研究の成果を最大限に引き出せます。
Agilent BioTek Cytation プラットフォームは自動顕微鏡とマルチモード検出機能を兼ね備えているため、最も重要な生細胞ワークフローにも対応できます。この汎用性の高いプラットフォームを強力な Gen5 ソフトウェアと組み合わせることで、画像取得、データ収集、知見に富んだ解析を簡単に実行できます。
