Technologie TruAI Analyse d’images précise et efficace pour la microscopie avec apprentissage profond
Segmentation d’image
Rapide et efficace
- Détection et segmentation de haute précision fondées sur la technologie d’apprentissage profond et permettant l’obtention de résultats d’analyse efficaces et fiables
- Optimale pour la numération des cellules et les mesures géométriques (comme les mesures de surface ou de forme) sans phototoxicité
- Temps de traitement inférieur à 1 seconde par position
Lire l’article technique sur la technologie TruAI
Exemple illustrant la détection de noyaux / Schéma illustrant l’application (inférence) du réseau neuronal entraîné
Analyse d’images de nouvelle génération fondée sur la technologie d’apprentissage profond
En biologie, on a souvent besoin de données provenant d’images de microscopie pour réaliser certaines expériences. Pour garantir l’exactitude de l’analyse des images, on utilise la segmentation (généralement avec des seuils associés à des couleurs ou des valeurs d’intensité lumineuse) pour extraire les cibles à analyser des images. Mais cette façon de procéder peut prendre du temps et nuire à l’état de l’échantillon.
L’analyse d’images de nouvelle génération qu’offre la technologie TruAI contribue à résoudre ces problèmes.
Seules les cellules en mitose sont détectées (à droite).
Prédiction des cellules mitotiques au moyen de la technologie TruAI (vert)
La technologie TruAI détecte les caractéristiques des glomérules (à droite).
Prédiction des positions des glomérules sur une coupe de rein de souris au moyen de la technologie TruAI (bleu)
Image en fluorescence de noyaux (en vert) / Noyaux détectés sur une image en fond clair au moyen de la technologie TruAI (en bleu)
Vert : Vous pouvez constater que la détection n’est pas très précise en raison du manque d’homogénéité du marquage à la GFP.
Bleu : Détection très précise des noyaux malgré les rayures et la poussière sur le récipient
Amélioration des images
Le réseau neuronal peut apprendre les caractéristiques du bruit à l’avance, ce qui permet de construire des images avec un rapport signal/bruit élevé, même lorsque les signaux sont faibles.
Les images bruyantes avec une intensité de fluorescence très faible rendent également difficile la reconnaissance des objets pour la segmentation. Il est également important de minimiser la baisse de luminosité des fluorophores et d’acquérir les images le plus rapidement possible.
Avec l’élimination du bruit à l’aide de la technologie d’apprentissage profond, il est possible d’acquérir des images claires alors que le niveau de bruit est élevé et que le temps d’exposition est court.
Ganerate clear image with high signal-to-noise ratio from noisy image
Button
Économisez temps et énergie grâce à Live AI
Observez vos échantillons pendant que les résultats de l’inférence en direct du réseau neuronal entraîné sont révélés en temps réel. Le fait de connaître les résultats de l’inférence avant de lancer l’acquisition des images augmente l’efficacité de vos expériences.
https://adobeassets.evidentscientific.com/content/dam/video/video/library/TruAI_lp.mp4
Détection en direct de différentes phases du cycle cellulaire de cellules HeLa en culture*
Orange : phase G1 ; vert : phases S et G2 ; rouge : noyaux mitotiques et noyaux fils
* Bien que la lignée cellulaire HeLa soit devenue l’une des plus importantes dans la recherche médicale, nous devons absolument reconnaître que la contribution de Henrietta Lacks à la science s’est produite sans son consentement. Cette injustice, bien qu’elle ait mené à des découvertes clés en immunologie, en maladies infectieuses et en cancer, a également suscité d’importantes conversations sur la confidentialité, l’éthique et le consentement en médecine.
Pour en savoir plus sur la vie de Henrietta Lacks et sur sa contribution à la médecine moderne, cliquez ici :http://henriettalacksfoundation.org/.
Imagerie macro à micro
La fonction macro à micro vous permet d’acquérir une vue d’ensemble d’une lame à l’aide d’objectifs de faible grossissement, comme un grossissement 4x, d’y repérer les échantillons, puis d’en acquérir des images à fort grossissement. Avec la technologie TruAI, ce processus s’effectue automatiquement, ce qui accélère et rend plus efficace l’acquisition d’images lors de l’utilisation de lames de microscope ou de récipients comportant plusieurs coupes tissulaires.
« La reconnaissance pré-entrainée des noyaux est absolument saisissante et permet désormais d’analyser facilement des échantillons très hétérogènes sans compromettre la moindre fraction de cellules. En particulier dans les zones à forte densité cellulaire, la séparation basée sur la technologie TruAI est nettement supérieure à la détection d’intensité ou des bords, à la fois quant à la vitesse et aux performances. »
Robert Strauss
Scientifique principal
Danish Cancer Society Research Center
En savoir plus
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