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Visopharm數(shù)字病理分析方案—基于AI深度學習

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更新時間：2025-01-17 12:06:16瀏覽次數(shù)：30次

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產(chǎn)品簡介

基于AI深度學習的圖像分析軟件Visiopharm提供的量化分析軟件幫助病理工作者，利用數(shù)字病理的優(yōu)勢，為日常的細胞學、組織學等病理輔助診斷提供專業(yè)定制化的分析方案，大大提高工作效率，降低風險誤差

詳細介紹

Phenotyping-基于人工智能的多路圖像分析軟件

解讀用高維、多重技術(shù)染色的組織圖像，對人類是一個重大挑戰(zhàn)。隨著染色技術(shù)，如成像質(zhì)量細胞技術(shù)TM（IMCTM）和高倍數(shù)熒光板，繼續(xù)擴展我們探索腫瘤微環(huán)境的能力，尋找有意義的差異目標變得更具挑戰(zhàn)。而Phenotyping就是這樣一種工具，通過一個精簡和直觀的工作流程，可在任意數(shù)量生物標記中找到單個細胞類型和基于細胞的表型。

Phenotyping可用于：

對表達、共聚焦、接近度計數(shù)、鄰域分析等進行全面的定量測量

識別和理解組織微環(huán)境（TME）背景下的復雜細胞表型

揭示各組樣本之間的病理相關(guān)差異

發(fā)現(xiàn)潛在治療目標的新生物標志物特征

特點：

靈活性：可處理來自Akoya® Vectra®和Vectra® PolarisTM以及CODEX®和其他順序染色技術(shù)的光譜解混數(shù)據(jù)，以及FluidigmTM IMC數(shù)據(jù)

智能化：根據(jù)標記物表達將高維數(shù)據(jù)自動聚類為細胞表型

可視化：生成表型矩陣、剖面圖、鄰域分析和t-SNE圖，以查看表型關(guān)系并了解數(shù)據(jù)中的空間關(guān)聯(lián)性

1. 分析

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