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通过 AI 汇合度提高 2D 细胞培养的精度

徕卡显微系统(上海)贸易有限公 >> 进入商铺

2024/8/27 10:17:50

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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:

01

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;

02

在处理复杂和多样化细胞系时具有实验灵活性;

03

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;

04

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;

05

优于人工评估的稳健可靠分析。


AI 的额外好处



与使用人工评估相比,高效确定汇合度并节省宝贵时间;


即使对于dute或复杂的细胞系,也能进行准确的汇合度分析;


由于标准化的汇合度测量,增加了再现性和一致的结果;


优化的实验条件用于细胞培养,在充实分析期间提供实时反馈。



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)。


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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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