マシンビジョンによるセルの自動分類

正確な細胞の分類とカウントは、生物医学研究、診断、医薬品開発の基礎となります。疾患進行追跡から治療反応の評価まで、研究者は顕微鏡画像やスライドからの明確で一貫したデータに依存しています。  

バイオ医療および製薬分野のラボは、いくつもの課題に直面しています。手作業の方法は時間がかかり、ばらつきが大きく、エラーが発生しやすいという問題があります。従来のマシンビジョンシステムは、ノイズの多い背景画像の中で細胞を識別することに苦労することも少なくありません。

その他の課題には、次のようなものがあります。

• 視覚的に区別するのが困難な、重複する細胞とクラスター形成物
• 人によって異なる微妙な細胞のモフォロジィ（Vision Tool）の変化の特定
• 細胞のサイズ、形状、または構造が異なる場合の一貫性のない結果 

コグネックスビジョンシステムは、ノイズ低減、コントラスト強化、歪み補正などの高度な画像前処理とAIによる識別と分類を組み合わせることで、臨床および研究顕微鏡の堅牢な自動化を実現します。事例ベースの学習を活用することで、これらのシステムは顕微鏡データの複雑なパターンを認識する能力を継続的に向上させます。 

コグネックスのソリューションは、正確な細胞の識別のために画像の鮮明度を向上させ、最小限のプログラミングでハイスループットの自動化をサポートします。適応型アルゴリズムは、ノイズの多い困難な状況でも損傷した細胞と損傷のない細胞を確実に区別できます。 

コグネックスは、グローバルな専門家のサポートとオンデマンドのリソースにより、ライフサイエンスチームによるばらつきの低減、精度の向上、容易な拡張を実現します。