顕微鏡画像に対するAI画像解析ソフト『Aivia』推奨HPC
人工知能(AI)技術を利用した解析用途に!Aivia推奨HPCのご紹介
※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。
製品紹介
「Aivia(エイビア)」は、最先端の人工知能(機械学習・深層学習)を活用した研究者向けの画像解析ソフトウェアです。 ライフサイエンスや神経科学をはじめとする先端研究(R&D)の領域において、顕微鏡で取得した2D〜5Dの複雑な画像を、プログラミングなどの専門知識がなくても高速かつ高精度にセグメンテーション・定量化できるように設計されています
主に顕微鏡で取得した2D~5Dの画像に対して大容量のデータでも、画像処理の知識が無くても、簡単に効率よく解析することができ、研究の効率と精度を大幅に向上させます。
発売以来、多くの研究機関へ様々な対象物の解析を行っております。
ソフトウェアの根底には「研究現場の専門知識をダイレクトにソフトウェアの学習に活かす」というアプローチが採り入れられています。
Pixel Classifier(塗り絵感覚での機械学習)検出したいオブジェクト(細胞や組織の境界など)を、画面上で「塗り絵」のようになぞる簡単な操作だけでAIが学習します。現場の観察眼をそのままAIに反映させ、目的のオブジェクトを的確に抽出できます。
TBクラスの大容量データ処理長時間の3Dタイムラプスやライトシート顕微鏡などで取得されたデータはGBからTBクラスに肥大化しますが、Aiviaの高速レンダリング機能により、ストレスなく滑らかな3D表示が可能です。
少量の教師データで動く深層学習一般的なディープラーニングに必要な膨大な教師データを一から用意する必要はありません。
細胞生物学などの用途向けに20種類以上の学習済みAIモデルが組み込まれており、少量のデータから手軽に解析をスタートできるため、研究開発のスピードアップに直結します。
解析レシピ「細胞カウント」や「トラッキング」など、目的に応じた一連の解析ステップがパッケージ化された「レシピ」が用意されています。レシピを選択してパラメータを調整するだけで、ワンクリックで定量解析結果を得られます。
パッケージ展開と価格体系研究の規模や対象テーマに合わせて、複数のパッケージが用意されています。導入形態は、永久ライセンスと初期費用を抑えられるサブスクリプションから選択可能です。
パッケージ名対象となる主な用途
・Aivia Go
病理切片、細胞解析、トラッキングなど、汎用的な2D・3D画像解析
・Aivia Elevate
ライトシート顕微鏡で取得した大容量のマウス脳の神経解析など、細胞生物学・神経ネットワーク解析に特化
・Aivia Elevate Apex
Aiviaの全機能を利用可能。大学の共通機器室や、多様なテーマを扱う研究開発部門向け
運用環境について:
ローカルのPC・ワークステーションへのインストールのほか、Webブラウザ経由でのクラウド利用にも対応しています。
大容量の3DレンダリングやAIモデルの学習を伴うため、背後で稼働するPCやAIサーバーには、GPUをはじめとした十分な計算能力(HPCソリューション)が求められます。
★アプライドでは、Aiviaを快適に動作させることができる専用のワークステーションをご提案致します。
主に顕微鏡で取得した2D~5Dの画像に対して大容量のデータでも、画像処理の知識が無くても、簡単に効率よく解析することができ、研究の効率と精度を大幅に向上させます。
発売以来、多くの研究機関へ様々な対象物の解析を行っております。
ソフトウェアの根底には「研究現場の専門知識をダイレクトにソフトウェアの学習に活かす」というアプローチが採り入れられています。
Pixel Classifier(塗り絵感覚での機械学習)検出したいオブジェクト(細胞や組織の境界など)を、画面上で「塗り絵」のようになぞる簡単な操作だけでAIが学習します。現場の観察眼をそのままAIに反映させ、目的のオブジェクトを的確に抽出できます。
TBクラスの大容量データ処理長時間の3Dタイムラプスやライトシート顕微鏡などで取得されたデータはGBからTBクラスに肥大化しますが、Aiviaの高速レンダリング機能により、ストレスなく滑らかな3D表示が可能です。
少量の教師データで動く深層学習一般的なディープラーニングに必要な膨大な教師データを一から用意する必要はありません。
細胞生物学などの用途向けに20種類以上の学習済みAIモデルが組み込まれており、少量のデータから手軽に解析をスタートできるため、研究開発のスピードアップに直結します。
解析レシピ「細胞カウント」や「トラッキング」など、目的に応じた一連の解析ステップがパッケージ化された「レシピ」が用意されています。レシピを選択してパラメータを調整するだけで、ワンクリックで定量解析結果を得られます。
パッケージ展開と価格体系研究の規模や対象テーマに合わせて、複数のパッケージが用意されています。導入形態は、永久ライセンスと初期費用を抑えられるサブスクリプションから選択可能です。
パッケージ名対象となる主な用途
・Aivia Go
病理切片、細胞解析、トラッキングなど、汎用的な2D・3D画像解析
・Aivia Elevate
ライトシート顕微鏡で取得した大容量のマウス脳の神経解析など、細胞生物学・神経ネットワーク解析に特化
・Aivia Elevate Apex
Aiviaの全機能を利用可能。大学の共通機器室や、多様なテーマを扱う研究開発部門向け
運用環境について:
ローカルのPC・ワークステーションへのインストールのほか、Webブラウザ経由でのクラウド利用にも対応しています。
大容量の3DレンダリングやAIモデルの学習を伴うため、背後で稼働するPCやAIサーバーには、GPUをはじめとした十分な計算能力(HPCソリューション)が求められます。
★アプライドでは、Aiviaを快適に動作させることができる専用のワークステーションをご提案致します。
仕様・スペック
計算に有利な4.0-5.4GHz CPUを搭載したHPC
APPLIED CERVO Ryzen Type-RT99975
<仕様>
■ CPU:AMD Ryzen Threadripper PRO 9975WX
(4.0-5.4GHz/32コア/64スレッド)
■ メモリ: 256GB (32GB×8) DDR5
■ ストレージ:1TB M.2 NVMe SSD
■ グラフィック:NVIDIA RTX2000 Ada 16GB-GDDR6
(miniDisplayPort x4)miniDP to DP 変換アダプタ 1 本付属
■ OS: Windows 11 Pro 64bit
■ 電源:1,200W(80 Plus Platinum 認証)
■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証
APPLIED CERVO Ryzen Type-RT99975
<仕様>
■ CPU:AMD Ryzen Threadripper PRO 9975WX
(4.0-5.4GHz/32コア/64スレッド)
■ メモリ: 256GB (32GB×8) DDR5
■ ストレージ:1TB M.2 NVMe SSD
■ グラフィック:NVIDIA RTX2000 Ada 16GB-GDDR6
(miniDisplayPort x4)miniDP to DP 変換アダプタ 1 本付属
■ OS: Windows 11 Pro 64bit
■ 電源:1,200W(80 Plus Platinum 認証)
■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証
用途・実績例
顕微鏡画像に対するAI画像解析ソフトウェア『Aivia』をご利用の方へおすすめです。
Aiviaには、目的に応じた22種類のアプリケーション(解析レシピ)が搭載されており、以下のような用途で活用されています。
■3D/4D細胞解析とトラッキング(動態追跡)
用途:
タイムラプス観察(時間経過に伴う変化の観察)において、生きた細胞の分裂、移動、形態変化を3D空間内で追跡します。
具体例:
がん細胞の浸潤や転移モデルの解析、免疫細胞が標的細胞へ向かう動き(走化性)の定量化。
■神経科学(ニューロサイエンス)における形態解析
用途:
ニューロン(神経細胞)の複雑なネットワークや、樹状突起スパイン(神経細胞同士の接点)の形態を3Dでセグメンテーションし、計測します。
具体例:
アルツハイマー病などの神経変性疾患モデルにおける、スパインの密度や形状の変化の定量化。ライトシート顕微鏡で取得した透明化脳サンプルの全脳マッピング。
■組織やオルガノイドの空間解析(Spatial Analysis)
用途:
ミニ臓器と呼ばれるオルガノイドや、がん組織などの3D立体構造内における、細胞の空間的な配置や関係性を解析します。
具体例:
腫瘍組織内での特定のマーカーを発現する細胞の分布距離の測定(例:血管とがん細胞の距離、免疫細胞の浸潤度合い)。
■画像復元(リストレーション)と仮想染色
用途:
ディープラーニングを用いて、ノイズの多い画像の画質を向上させたり、蛍光試薬を使わずに取得した画像(明視野画像など)から、あたかも蛍光染色したかのような構造(核など)を予測・抽出(仮想染色)したりします。
具体例:
細胞へのダメージ(光毒性)を抑えるため、極めて弱い光で撮影したタイムラプス画像のノイズ除去。
■導入実績の例
大学や公的研究機関の「共同利用施設(コアファシリティ)」を中心に導入が進んでおり、様々な研究者の多岐にわたるサンプル解析に対応できる汎用性の高さが強みとなっています。
・大学の機器共用施設:
農学部などの機器共用センターに導入されており、学内の様々な分野の研究者が最先端のAI画像解析を利用できる環境構築に貢献しています。
・論文への引用実績:
Aiviaを用いた解析結果は、細胞生物学、発生生物学、神経科学分野における世界的な学術誌(Cell、Nature系列誌など)で多数報告されており、研究の信頼性を支えるツールとして認知されています。
Aiviaには、目的に応じた22種類のアプリケーション(解析レシピ)が搭載されており、以下のような用途で活用されています。
■3D/4D細胞解析とトラッキング(動態追跡)
用途:
タイムラプス観察(時間経過に伴う変化の観察)において、生きた細胞の分裂、移動、形態変化を3D空間内で追跡します。
具体例:
がん細胞の浸潤や転移モデルの解析、免疫細胞が標的細胞へ向かう動き(走化性)の定量化。
■神経科学(ニューロサイエンス)における形態解析
用途:
ニューロン(神経細胞)の複雑なネットワークや、樹状突起スパイン(神経細胞同士の接点)の形態を3Dでセグメンテーションし、計測します。
具体例:
アルツハイマー病などの神経変性疾患モデルにおける、スパインの密度や形状の変化の定量化。ライトシート顕微鏡で取得した透明化脳サンプルの全脳マッピング。
■組織やオルガノイドの空間解析(Spatial Analysis)
用途:
ミニ臓器と呼ばれるオルガノイドや、がん組織などの3D立体構造内における、細胞の空間的な配置や関係性を解析します。
具体例:
腫瘍組織内での特定のマーカーを発現する細胞の分布距離の測定(例:血管とがん細胞の距離、免疫細胞の浸潤度合い)。
■画像復元(リストレーション)と仮想染色
用途:
ディープラーニングを用いて、ノイズの多い画像の画質を向上させたり、蛍光試薬を使わずに取得した画像(明視野画像など)から、あたかも蛍光染色したかのような構造(核など)を予測・抽出(仮想染色)したりします。
具体例:
細胞へのダメージ(光毒性)を抑えるため、極めて弱い光で撮影したタイムラプス画像のノイズ除去。
■導入実績の例
大学や公的研究機関の「共同利用施設(コアファシリティ)」を中心に導入が進んでおり、様々な研究者の多岐にわたるサンプル解析に対応できる汎用性の高さが強みとなっています。
・大学の機器共用施設:
農学部などの機器共用センターに導入されており、学内の様々な分野の研究者が最先端のAI画像解析を利用できる環境構築に貢献しています。
・論文への引用実績:
Aiviaを用いた解析結果は、細胞生物学、発生生物学、神経科学分野における世界的な学術誌(Cell、Nature系列誌など)で多数報告されており、研究の信頼性を支えるツールとして認知されています。