【線上講堂】運用AI人工智慧加速神經細胞的影像表型分析

【主講者】

Oksana Sirenko博士,高級應用科學家,Molecular Devices公司

Matthias Fassler博士,科學客戶經理,Genedata公司

【摘要】

在藥物開發與疾病模式建立過程中，如神經發展、腫瘤生長等，研究瓶頸常來自大量的多維影像擷取和複雜的表型分析。目前高內涵系統雖可以解決部分難點，獲得充足的海量資料，但面對多樣化的細胞型態變化與相應的分析參數調整，仍需耗費研究者大量時間。

隨著電腦類神經網路技術成熟，以深度學習為基礎（Deep learning-based, or Artificial intelligence-based）打造出的分析工具，已經可以通過減少分析形態變化中所需的工作與專業知識來解決這些挑戰。

本次網路研討會，我們將展示結合ImageXpress Micro Confocal共軛焦高內涵系統和以Genedata深度學習平台，以人源神經iPSC細胞的神經毒性分析為例，展示一套嶄新的解決方案。

 

本研討會將會探討:

① 如何運用IXM Confocal高內涵系統，篩選神經毒性和神經突生長；

② 從影像擷取、到影像量化及資料探勘一體化的工作流程全貌；

③ Gendata Imagence軟體的工作流程展示；

④ 使用Genedata Imagence軟體進行神經毒性定量分析的展示 。

【Genedata公司簡介】 Genedata公司成立於 1997 年，總部位於瑞士，並在德國、日本和美國設有辦事處。 他們提供一系列先進的軟體解決方案和科學諮詢，致力於將生命科學資料轉化為智慧分析結果，憑藉結合深入的領域專業知識平台屢獲殊榮。 Genedata Imagence是一套以深度學習為基礎開發出的的分析自動化解決方案，與Molecular Devices的高內涵系統整合後，深度學習自動捕捉特徵並進行表型分類，大大減少了圖像分析時間，同時提供高品質、具再現性的結果。實現了革命性的一體化影像分析工作流程。 現在，每個生物學家都可以很容易地控制和分析高內涵影像的結果，使高內涵可以更廣泛地應用於不同的科研領域。

 

【好評推薦】

Molecular Devices公司總裁Susan Murphy女士評價到：

“我們的ImageXpress Micro高內涵用戶現在可以輕鬆地實現自動圖像分析工作流程，並透過Genedata ImagenceScreener的整合協助，在更短的時間內深入理解資料的關聯性”

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