本文解释了如何利用人工智能（AI）进行高效、精确的 2D 细胞培养汇合度评估。准确评估细胞培养的汇合度，即表面积覆盖的百分比，对于可靠的细胞研究至关重要。传统方法使用视觉检查或简单算法，使结果不客观和精确，尤其是对于用于药物发现、组织工程和再生医学的复杂细胞系。利用自动化图像分析和深度学习算法的方法提供更好的精度，并可以增强实验结果。
传统与 AI 汇合度评估方法
通过人工主观经验评估进行汇合度评估存在显著局限性。这种劣势在处理细胞形态复杂、细胞边界不清晰以及实验环境多变的情况下尤为明显。人工评估容易受到主观性误差的影响，因此存在不一致结果的严重风险。
这种显著局限性可能影响汇合度测量的精度和可靠性。因此，需要采用 AI 技术，如自动图像分析和深度学习，提供先进解决方案，使汇合度评估变得高效且可重复，尤其是在处理动态和多样化的细胞环境时。
AI 汇合度测量的优势
基于 AI 的汇合度评估提供以下优势：
由于先进模型如卷积神经网络（CNN），能够适应多样化的细胞形态；
在处理复杂和多样化细胞系时具有实验灵活性；
对变化的实验条件动态响应，使研究人员能够更细致地了解动态细胞环境中的汇合度；
用于复杂和拥挤培养物的边缘检测，使细胞边界能够清晰识别；
优于人工评估的稳健可靠分析。
AI 的额外好处
下面显示了使用 Mateo FL 显微镜进行的手动和基于 AI 的细胞汇合度测量。汇合度数值来自对细胞培养传统相差显微图像的手动评估（左）和AI辅助分析（右）。
图 1：细胞培养传统相位对比图像手动评估的汇合度数值（左）和AI辅助分析（右）。
了解Mateo FL如何通过 AI 辅助的
汇合度测量消除主观猜测引起的误差
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