在上一期線(xiàn)上課程里，我們分享了不同成像條件下的細(xì)胞分析方法。但是在實(shí)際應(yīng)用中，我們往往需要收集多組數(shù)據(jù)定性定量。

清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院潘俊敏實(shí)驗(yàn)室徐嘉
Leica confocal，512*512，中心體（紅色），目的蛋白（綠色），需求：統(tǒng)計(jì)目的蛋白向中心體的運(yùn)輸速率

在這一期的課程里，我們將以熒光強(qiáng)度vs目標(biāo)物間的空間距離統(tǒng)計(jì)為例，介紹串聯(lián)“AI信號(hào)識(shí)別(pixel classifier)→強(qiáng)度/距離計(jì)算→AI分類(lèi)(object classifier)→批處理→結(jié)果對(duì)比→驗(yàn)證假設(shè)”等多種功能的數(shù)據(jù)分析過(guò)程。

徠卡Aivia線(xiàn)上直播活動(dòng)系列之八，我們繼續(xù)分享Aivia中關(guān)于細(xì)胞分析的故事。

直播時(shí)間
2022年8月29日  14:30-15:30
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講師介紹

2008年畢業(yè)于武漢大學(xué)生命科學(xué)院生物科學(xué)專(zhuān)業(yè)，具有十余年顯微數(shù)據(jù)分析及市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，為亞太地區(qū)科研用戶(hù)提供圖像分析解決方案。2021年加入Leica，負(fù)責(zé)Aivia AI圖像分析軟件的產(chǎn)品管理、市場(chǎng)推廣及技術(shù)支持。
AIVIA上期直播課程回顧：
細(xì)胞計(jì)數(shù)，定位，分類(lèi)的那些事
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