如何利用人工智能（AI）和光學顯微鏡克服三維細胞培養(yǎng)和表型分析方面的挑戰(zhàn) - 免費點播網絡研討會

三維細胞培養(yǎng)物如器官體和細胞球，在藥理學研究中越來越受到重視，它們構成了傳統(tǒng)二維細胞培養(yǎng)與動物模型之間的橋梁。然而，三維細胞培養(yǎng)在表型藥物篩選中面臨諸多挑戰(zhàn)，包括培養(yǎng)物的制備、標記、成像及數(shù)據(jù)分析等多個方面。本次網絡研討會將全面介紹使用三維細胞培養(yǎng)進行表型藥物篩選所遇到的問題、可能的解決方案及規(guī)劃與執(zhí)行策略。

通過觀看本網絡研討會，您可以了解到以下內容：
 

主要內容

• 利用三維細胞模型進行表型藥物篩選的潛在解決方案

• 瑞利散射對三維顯微鏡的影響

• 三維圖像分割和標記預測

在研討會中，曼海姆應用科學大學的魯?shù)细?middot;魯?shù)婪蚪淌?/span>將探討人工智能分割算法在三維細胞培養(yǎng)中的細胞追蹤應用，特別是在藥理學藥物篩選模型中的應用。他將示范如何利用內置的訓練模型對難以分割的對象和數(shù)據(jù)集進行分割處理。

魯?shù)婪蚪淌诤蛷瓶ǖ膶＜覍⒐餐�詳�?strong>他們如何通過增強自己樣本中的細胞核實驗數(shù)據(jù)，以半自動方式創(chuàng)建可靠的合成真實數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集考慮了散射和衍射效應，更好地模擬了真實情況。使用該方法進行的三維分割，其檢測準確率高達92%，超過了傳統(tǒng)分割算法的效果。

在魯?shù)婪蚪淌诘膱蟾婧螅瑥瓶ǖ膶＜覀儗⒔榻B在STELLARIS平臺上執(zhí)行的光片成像技術，并展示其如何應用于各類樣本，如活體組織、透明化組織、器官體和細胞球的研究。垂直實驗設置使用戶在配置激光線、自定義濾鏡及通過多位置實驗裝置快速訪問樣本時具有更大的靈活性。

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