2種類の神経の「接触領域」の解析
画像提供:北海道大学 大学院医学研究院 解剖学分野組織細胞学教室 苅部冬紀先生
病理組織切片HE染色したスライドで関心領域内にある核の数をカウント
https://www.si-seiko.com/products/aivia/
長時間の3DタイムラプスなどでデータサイズがGBあるいはTBのサイズになっても、Aiviaの高速レンダリングによりストレスなく滑らかな3D表示が可能です。
2Dや3Dの画像解析のためにあらかじめ一連の解析ステップをまとめた「解析レシピ」が用意されています。 目的にあったレシピを選択しパラメータ調整するだけでワンクリックでオブジェクトを検出し定量解析の結果を得ることができます。
検出したいオブジェクトを塗り絵するように簡単な操作で機械学習させ、その結果を適用することで、より的確に目的のオブジェクトを検出できます。 さらに、ピクセルクラシファイヤーの結果を解析レシピにかけることで定量解析の幅が広がります。
一般にディープラーニングでは大量の教師データを必要としますが、Aiviaではあらかじめ学習させたモデルを用意してあるため、少量の教師データでディープラーニング解析を実行できます。目的に応じてさまざまなモデルを多数用意してあります。
学習したディープラーニングモデルやレシピパラメータをWorkflow Processorを使うことにより複数の画像データセットを一括で解析できます。また、ご自分で作製したPythonプログラムをRecipeとしてAiviaに組み込むことができ、画像解析パイプラインを提供します。
複数のバイオマーカーを同時に視覚化・定量化できるため、組織内の細胞間相互作用や発現パターンの統合的理解に貢献します。AIVIAは、AIベースの画像分類、スポット検出、ヒートマップ生成などの高度なツールを提供しており、再現性の高いデータ取得とレポーティングを効率化します。
AiviaのAI画像解析機能は、生物学者の専門知識を活用し、堅牢で再現性のあるセグメンテーション結果を提供します。
2D,3D画像用の解析用パッケージです。病理切片、細胞解析、トラッキングなど多くのアプリケーションに適しています。
神経ネットワーク解析パッケージと細胞解析パッケージがあります。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や、細胞内の解析に適したパッケージです。
Aiviaのすべての機能がお使いになれます。共通機器などの多様な解析を対象としたパッケージです。
■ CPU:AMD Ryzen ThreadripperPRO 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(miniDisplayPortx4)miniDPto 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
APPLIEDCERVO Ryzen Type-RT99975
オープン価格
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■ CPU:AMD Ryzen ThreadripperPRO 9965WX (4.2-5.4GHz/24コア/48スレッド)■ メモリ: 128GB (16GB×8) DDR5■ストレージ:1TB M.2 NVMe SSD■ グラフィック:NVIDIA RTX2000 Ada 16GB-GDDR6(miniDisplayPortx4)miniDPto 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
APPLIEDCERVO Ryzen Type-RT99965
■ CPU:AMD Ryzen Threadripper9960X (4.2-5.4GHz/24コア/48スレッド)■ メモリ: 64GB (16GB×4) DDR5■ストレージ:1TB M.2 NVMe SSD■ グラフィック:NVIDIA RTX A1000 8GB-GDDR6(miniDisplayPortx4)miniDPto 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
APPLIEDCERVO Ryzen Type-RT99960
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