使用机器视觉实现细胞分类自动化

准确的细胞分类和计数是生物医学研究、诊断和医药开发的基础。从跟踪疾病进展到评估治疗反应，研究人员依赖显微镜图像和载玻片提供的清晰、一致数据。  

生物医学和医药实验室面临多种挑战：人工方法不仅耗时、结果不一致，而且容易出错。传统机器视觉系统往往难以在图像噪音背景下识别细胞。

其他挑战包括：

• 重叠的细胞和簇状构造难以在视觉上分离
• 人工检测方式无法一致识别细微的细胞形态变化
• 当细胞尺寸、形状或结构发生变化时，结果不一致  

康耐视视觉系统将 AI 识别和分类与先进的图像预处理相结合，包括减少背景噪音、增强对比度和失真校正，使临床和研究显微镜检查实现自动化。这些系统基于实例进行学习，不断提高识别显微镜数据中复杂模式的功能。  

康耐视解决方案可以提高图像清晰度，实现准确的细胞识别，并支持实现高处理量自动化，只需少量编程。自适应算法能够在具有挑战性的背景噪音条件下可靠区分完整细胞和受损细胞。 

借助全球专家支持和按需资源，康耐视使生命科学团队能够轻松减少变化性、提高准确性和扩展规模。