Shimadzu Corporation은 11 월 5 일에 "셀 관찰 지원을위한 웹 응용 프로그램 인 Cell Pocket"을 발표했습니다. 이는 실험 데이터, 셀 이미지 및 AI를 공유 할 수있는 세포 배양 실험실을위한 데이터 관리 및 분석 소프트웨어입니다. 실험실 및 사무실의 컴퓨터에 흩어져있는 이미지 데이터는 문화 조건과 관련하여 저장 될 수 있으며, 고유 한 AI 기반 이미지 분석 기능은 배양 상태 관찰을 지원합니다. 세포 관찰 지원 웹 응용 프로그램 인 Cell Pocket은 많은 양의 이미지 정보를 효율적으로 관리하고 노동 노동을 저축함으로써 "Cell Culture Labs의 작업 개혁"을 깨닫게 될 것입니다.

세포 배양 실험실에서는 정상/비정상 배양 상태를 시각적으로 결정하고 관찰 할 세포의 수와 식민지 영역을 계산하는 것과 같은 복잡한 작업을 수행하는 것이 필수적입니다. 셀 이미지 전용 분석 소프트웨어가 있지만 설정 분석 조건은 복잡하며 전문 지식과 경험이 필요합니다. 결과적으로 경험이 많은 사람들을 제외하고는 그것을 사용할 수 없었으며 관찰 작업은 개인적인 경향이있었습니다. 소프트웨어는 에볼루션 바카라 이미지 분석 기술을 점점 더 장착하게 만들었지 만, "많은 양의 교사 데이터를 수집하는 데 어려움이있다"와 "딥 러닝 분석 결과의 신뢰성"이 문제였습니다.

이번에 개발 한 셀 포켓을 사용하면 에볼루션 바카라가 수십 개의 이미지 만 학습하여 고유 한 기술 (특허 출원 중)을 사용하여 고속 고속도로 이미지를 분석 할 수 있습니다. 우리는 "세포 수", "식민지 성장률"및 "세포 이상의 면적 비율"과 같은 세포 배양 부위에 맞게 조정 된 다양한 정량적 정보의 계산을 달성했습니다. 또한 에볼루션 바카라가 훈련 된 후 분석의 정확도를 확인하는 기능이있어 사용자가 딥 러닝 기술 자체의 신뢰성을 확인할 수 있습니다.

Shimadzu Seisakusho의 Cell Business Development Office는 C2MAP (시트 맵 시스템) 및 셀 콜로니 피킹 장치 "Cell Picker"와 같은 세포 배양 분석 플랫폼의 개발을 통해 세포 배양 관련 작업을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 앞으로는 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 에볼루션 바카라 분석 기술을 다양한 장치와 결합하여 배양 된 세포의 품질 관리에 기여할 시스템을 개발하는 것을 목표로 할 것입니다.

신제 제품 기능

1. 에볼루션 바카라 (Deep Learning)를 사용한 고속, 고정밀 분석

장착 된 에볼루션 바카라는 사용자가 보유한 셀 이미지 데이터를 배웁니다. 학습 후, 분석은 조건이없는 숙련 된 근로자처럼 가능합니다. 분석 속도는 이미지 당 0.1에서 몇 초입니다. 그것은 세포 관찰 작업에서 성격을 제거하고 배양 상태를 정량화하고 균질화합니다.

2. 이미지 데이터의 쉬운 관리 및 공유

집계 셀 이미지 데이터는 실험실과 사무실 전체에 흩어져 있으며 최대 20 명의 등록 된 사용자가 공유하고 관리 할 수 ​​있습니다. 셀 유형 및 매체와 같은 조건 목록을 표시하여 업로드 된 이미지를보다 쉽게 ​​관리 할 수 ​​있습니다.

3. 딥 러닝의 신뢰성을 보장하기위한 검증 기능

"사용자가 보유한 이미지 정보를 기반으로하는 딥 러닝"및 "딥 러닝 결과 평가"는 에볼루션 바카라를 사용하여 이미지 분석의 정확도를 확인할 수 있습니다.

사용 방법 "셀 관찰 지원 웹 애플리케이션 셀 포켓"

사진 : "셀 관찰 지원 웹 애플리케이션 셀 포켓"화면

자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오