Un pas de géant dans l’acquisition d’images automatisée : numérisation de lames assistée par la technologie d’apprentissage profond TruAI™

La mise en œuvre de la technologie d’apprentissage profond TruAI™ fait progresser l’automatisation du scanner de lames pour la recherche SLIDEVIEW™ VS200 de sorte que l’acquisition d’images est plus efficace et nécessite beaucoup moins d’efforts. Offerte avec la version 3.4 du logiciel d’exploitation VS200, la technologie de détection TruAI peut améliorer la précision de la détection des échantillons en un seul clic.

Maria Ada Prusicki

Maria Ada Prusicki

18 August, 2022

Wei Juan Wong

Wei Juan Wong

18 August, 202

Améliorez la précision de la détection automatique des échantillons

Les algorithmes des systèmes de numérisation conventionnels qui calculent le masque de l’échantillon fournissent de bons résultats sur des échantillons à contraste élevé et fortement colorés. Cependant, ils génèrent souvent des résultats inexacts pour les échantillons complexes, comme ceux qui ne sont pas colorés ou faiblement colorés. Les lames biologiques préparées présentent intrinsèquement certaines variations (par exemple, différentes intensités de couleur), ce qui peut également avoir une incidence sur le résultat de la détection automatique des échantillons.

Regardez cette vidéo pour voir la différence entre la détection générique et la détection automatique basée sur l’intelligence artificielle (IA) :

Avec un réseau neuronal correctement entraîné, la technologie d’apprentissage profond TruAI génère des masques d’échantillon avec une grande précision, ce qui peut éliminer entièrement le besoin d’effectuer des réglages manuels avant de commencer l’acquisition d’images. L’entraînement du réseau neuronal permet de surmonter les problèmes liés aux échantillons complexes et aux objets d’intérêt difficiles à détecter. Avec le mode TruAI, vous pouvez même numériser de manière sélective des sous-zones de l’échantillon en fonction de l’apparence morphologique.

Découvrez comment la détection d’échantillons basée sur l’IA peut augmenter la précision et faciliter votre travail :

Optimisation par l’IA de votre procédure de numérisation de lames

Comment préentraîner le réseau neuronal

Il existe quelques façons de préentraîner votre réseau neuronal personnalisé. Vous pouvez entraîner le réseau neuronal à l’aide du logiciel de bureau VS200 en option équipé du module « Detect and Deep Neural Network » (détection et réseaux neuronaux profonds), ou vous pouvez importer un réseau neuronal qui a été entraîné à partir d’un logiciel compatible, comme cellSens™. Avec la dernière mise à jour du système VS200 (version 3.4), vous pouvez également fournir les étiquettes pour l’entraînement en utilisant notre logiciel gratuit OlyVIA™. Ainsi, un plus grand nombre de collègues ou d’étudiants pourront contribuer à alimenter les données d’entraînement du réseau neuronal, ce qui peut améliorer davantage la précision des résultats.

Pour tirer pleinement parti de la détection automatique au moyen de la technologie TruAI, mettez à jour votre système VS200 vers la version 3.4 dès aujourd’hui à partir du site https//evidentscientific.com/fr/downloads?product=VS200, sous Scanner de lames pour la recherche.

¿Cómo se forma una red neuronal?

Existen algunas opciones para formar la red neuronal a su medida. Es posible formar la red neuronal con el software de escritorio opcional VS200 Desktop que cuenta con el módulo Detect and Deep Neural Network [Detectar y ahondar en la red neuronal], o puede importar una red neuronal formada a partir de un software compatible, como el software cellSens™. Con la última actualización del sistema VS200 (versión 3.4), también es posible proporcionar un marcado a la formación mediante el uso del software gratuito OlyVIA™. Esto permite que más colegas y estudiantes contribuyan a aumentar los datos de formación, lo cual intensifica la precisión de los resultados.

A fin de sacar el máximo provecho de la detección automatizada TruAI, actualice su sistema VS200 a la versión 3.4 a partir de la siguiente página:https://evidentscientific.com/fr/products/slide-scanners/vs200 (bajo la opción Escáner de portaobjetos dedicado a la investigación).

Maria Ada Prusicki

Maria Ada Prusicki

Spécialiste des applications, Systèmes de numérisation de lames numériques

Maria Ada Prusicki a obtenu son doctorat en biologie de l’université de Hambourg en 2019. Au cours de ses études doctorales, elle s’est intéressée aux techniques d’imagerie des cellules vivantes pour suivre les divisions des cellules végétales. Durant son postdoc, elle a continué à approfondir ses connaissances en techniques de microscopie. En 2022, Maria est devenue spécialiste des applications pour notre scanner de lames pour la recherche SLIDEVIEW™ VS200. Travaillant depuis le bureau d’Evident à Münster, en Allemagne, Maria fournit une assistance pour les applications du VS200 à nos clients du monde entier ainsi qu’aux équipes internationales de vente et de marketing d’Evident.

Wei Juan Wong

Wei Juan Wong

Spécialiste des applications, Systèmes de numérisation de lames

Wei Juan Wong est une spécialiste des applications pour les systèmes de numérisation de lames numériques chez Evident. Elle a commencé comme spécialiste de produit à Singapour pour aider nos clients d’Asie du Sud-est à utiliser des microscopes à champ large, y compris le scanner de lames pour la recherche SLIDEVIEW™ VS200. Elle s’est ensuite installée en Allemagne pour rejoindre le Centre technologique EVIDENT Europe en tant que spécialiste des applications pour les systèmes de numérisation de lames, où elle fournit une assistance en matière d’applications et de marketing aux clients du monde entier. Elle est titulaire d’un diplôme en physique et a travaillé au sein d’un laboratoire de recherche en biophysique ainsi que dans un service de microscopie.