Software de análisis CellPathfinder
de interfazpara informesde creación

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Características

Función
de análisis, de interfaz, para informes, de creación, de imagen, de aprendizaje automático, de aprendizaje profundo, para comparación de imágenes
Tipo
3D

Descripción

La interfaz intuitiva y fácil de usar guía al usuario desde el análisis de miles de datos de imágenes en varios ángulos hasta la visualización del resultado mediante la generación de numerosos tipos de gráficos. Además, las funciones Machine Learning y Deep Learning aumentan notablemente la capacidad de reconocimiento de objetivos. También es ideal para el análisis con la complejidad y el alto grado de dificultad como el análisis de los datos de cultivo 3D y de imágenes de células vivas. El software CellPathfinder es una potente herramienta para HCA. CellPathfinder resuelve las dificultades Para el cribado CellPathfinder resuelve los cuellos de botella del cribado. Una interfaz especializada para inspeccionar múltiples muestras facilita la comparación de imágenes, mejorando la eficiencia. El análisis avanzado mediante IA es posible gracias a un manejo sencillo, incluso para principiantes. Varias funciones de creación de gráficos y creación sencilla de imágenes y vídeos, lo que reduce las molestias a la hora de elaborar informes. Para la investigación del cáncer y el cribado en medicina regenerativa CellPathfinder proporciona un HCA líder gracias a su tecnología de análisis patentada. El análisis sin etiquetas de muestras que no se desean teñir es posible gracias a la tecnología de generación de imágenes "CE Bright Field" patentada por Yokogawa. El nuevo aprendizaje automático y el aprendizaje profundo fáciles de usar facilitan la detección de fenómenos anteriormente difíciles. Detección de eventos raros (CTC, etc.) con alta velocidad y alta precisión. Flujo de trabajo sencillo desde las imágenes hasta el análisis y los gráficos 1. Visualización de datos de imagen fácil comparación de imágenes entre pocillos 2. Cargar y ejecutar protocolo de análisis iconos gráficos fáciles de entender ・Elija una plantilla preestablecida para su análisis 3. Compuerta ・Poblaciones específicas pueden ser extraídas por gating los datos de valor de característica de reconocer

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