利用AI在幾秒鐘內(nèi)獲得準(zhǔn)確的細(xì)胞計(jì)數(shù)
本文描述了利用AI進(jìn)行精確和高效的細(xì)胞計(jì)數(shù)。準(zhǔn)確的細(xì)胞計(jì)數(shù)對于 2D 細(xì)胞培養(yǎng)的研究至關(guān)重要，例如細(xì)胞動(dòng)力學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和疾病建模。精確的細(xì)胞計(jì)數(shù)對于確定細(xì)胞存活率、增殖速率和實(shí)驗(yàn)條件的影響至關(guān)重要。這些因素對于可靠和穩(wěn)健的結(jié)果至關(guān)重要。描述了基于人工智能的方法如何顯著提高細(xì)胞計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性和速度，從而對細(xì)胞研究產(chǎn)生重大影響。
手動(dòng)與基于人工智能的細(xì)胞計(jì)數(shù)
細(xì)胞的手動(dòng)計(jì)數(shù)是費(fèi)力、耗時(shí)且容易受主觀性和人為錯(cuò)誤影響，導(dǎo)致結(jié)果不一致。對高通量和可重復(fù)性的不斷增長需求意味著需要技術(shù)解決方案來克服手動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)的局限性。在 2D 細(xì)胞培養(yǎng)的細(xì)胞計(jì)數(shù)中，一種提高精度和效率的解決方案AI。該方法可以簡化細(xì)胞計(jì)數(shù)過程，減少人為錯(cuò)誤，并提供比手動(dòng)計(jì)數(shù)更高水平的準(zhǔn)確性和效率。
AI細(xì)胞計(jì)數(shù)
基于AI的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法利用：
1
具有深度學(xué)習(xí)的zuixian進(jìn)圖像分析算法
2
高效細(xì)胞分割和計(jì)數(shù)的圖像分析算法
3
數(shù)據(jù)預(yù)處理以確保AI模型的最佳輸入
4
使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行細(xì)胞識別
因此，AI細(xì)胞計(jì)數(shù)提供了更高效率，讓使用者可以投入更多時(shí)間和精力用于其他研究任務(wù)。AI模型適應(yīng)常見實(shí)驗(yàn)條件和常用細(xì)胞類型。
使用 Mateo FL 進(jìn)行細(xì)胞計(jì)數(shù)
本文中呈現(xiàn)的 AI 細(xì)胞計(jì)數(shù)結(jié)果是通過 Mateo FL 顯微鏡獲得的。結(jié)果顯示，AI 細(xì)胞計(jì)數(shù)僅需 5 秒，而手動(dòng)計(jì)數(shù)需要 15 分鐘。因此，使用 Mateo FL 進(jìn)行 AI 細(xì)胞計(jì)數(shù)比手動(dòng)計(jì)數(shù)快 180 倍。
使用 Mateo FL 進(jìn)行細(xì)胞計(jì)數(shù)只需 5 秒，而手動(dòng)計(jì)數(shù)需要 15 分鐘，因此使用 Mateo FL 計(jì)數(shù)比手動(dòng)計(jì)數(shù)快 180 倍。
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