细胞病理学

康耐视 ViDi 可检测组织切片上的细胞异常

Cognex Cell Pathology

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组织学样品会表现出各种形式的细胞损伤。因为细胞损伤的外观是高度不可预测的并且涉及很多可能的形式,所以在没有大量编程的情况下,机器视觉可能难以识别所有可能的异常。

康耐视 ViDi Red-Analyze 工具能够通过学习细胞的正常外观(包括其显著但可接受的变异,例如有丝分裂)来检测细胞异常。该工具的深度学习模型可以学习细胞簇之间的自然偏差,同时将外观上的重大变化标记为异常。根据此初步培训,Cognex Deep Learning 可以动态地分割表现出细胞损伤的感兴趣区域,以进一步进行组织学分析。缺陷检测工具还可通过学习目标区域的外观变化,用于分割和识别特定的感兴趣区域,比如显微镜载玻片上的特定固定介质(例如石蜡)或由于不当着色而导致的其他伪影。

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