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Automatisierte Zellenklassifizierung mit industrieller Bildverarbeitung

In den Life Sciences sind Zellenklassifizierung und Zählen für die Generierung umsetzbarer Daten und die Bereitstellung quantitativer und qualitativer Informationen unerlässlich. Herausforderungen wie überlappende Zellen, subtile morphologische Unterschiede und menschliche Variabilität machen das Zählen und Klassifizieren von Zellen schwierig. Regelbasierte industrielle Bildverarbeitungssysteme haben Schwierigkeiten, einzelne Zellen in komplexen Umgebungen zu finden. Cognex Bildverarbeitungslösungen überwinden diese Probleme mit flexibler KI, die an Beispielen lernt.  

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Präzision bei der automatisierten Zell-Analyse  

Eine genaue Zellenklassifizierung und genaues Zählen sind für die biomedizinische Forschung, Diagnostik und pharmazeutische Entwicklung von grundlegender Bedeutung. Von der Nachverfolgung der Krankheitsprogression bis zur Beurteilung des Ansprechens auf die Behandlung verlassen sich die Forscher auf klare, konstante Daten von Mikroskopie-Bilder und -Objektträgern.  

Biomedizinische und pharmazeutische Labore stehen vor verschiedenen Herausforderungen: Manuelle Methoden sind zeitaufwendig, inkonsistent und fehleranfällig. Herkömmliche Bildverarbeitungssysteme haben oft Schwierigkeiten, Zellen anhand von Bildern vor verrauschten Hintergründen zu identifizieren.

Weitere Herausforderungen sind:

  • Überlappende Zellen und geclusterte Formationen sind visuell schwer zu unterscheiden
  • Menschliche Variabilität bei der Identifizierung subtiler Veränderungen der Zellmorphologie
  • Inkonsistente Ergebnisse, wenn Zellen in Größe, Form oder Struktur variieren  
Screenshot of software UI showing Gleason cell classification

Gleason-Zelleinstufung


Hochleistungs-Analyse für sich entwickelnde Workflows

Cognex-Bildverarbeitungssysteme bieten eine robuste Automatisierung für die klinische und Forschungsmikroskopie durch die Kombination von KI-Identifikation und -Klassifizierung mit fortschrittlicher Bildvorverarbeitung, einschließlich Rauschreduzierung, Kontrastverstärkung und Verzerrungskorrektur. Durch die Nutzung von beispielbasiertem Lernen verbessern diese Systeme kontinuierlich ihre Fähigkeit, komplexe Muster in Mikroskopiedaten zu erkennen.  

Cognex Lösungen können die Bildklarheit für eine genaue Zellidentifizierung verbessern und durchsatzstarke Automatisierung bei minimaler Programmierung unterstützen. Adaptive Algorithmen können auch unter schwierigen, verrauschten Bedingungen zuverlässig intakte Zellen von beschädigten unterscheiden. 

Mit globaler Expertenunterstützung und On-Demand-Ressourcen ermöglicht Cognex es Life-Sciences-Teams, Variabilität zu reduzieren, Genauigkeit zu verbessern und ganz einfach zu skalieren. 

Der wesentliche Leitfaden für automatisierte Klassifizierung und Sortierung | Englisch

Grundlegender Leitfaden für automatisierte Klassifizierung & Sortierung

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