Die modernsten Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglichen die automatische Interpretation der Gewebeproben und Zellkulturen. Genaugenommen werden mit Deep Learning Verfahren Digitalbilder, die mit Slide Scanner und HCS, einer Art Mikroskopier-Roboter entstehen analysiert. Ergebnis der Analyse ist die zuverlässige und schnelle Quantifizierung der Effekte der Wirkstoffkandidaten auf das Gewebe und Zellkulturen.
Spezialisten von HS Analysis beherrschen unterschiedliche Technologien. Die Wahl der optimalen Technologie hängt stark von den Anforderungen des Kunden ab. Im Folgenden sind 2 Beispiele aufgeführt:
WSI Analysis in Digital Pathology
Die digitale Mikroskopie ist eine vielversprechende Methode zur quantitativen Automatisierung in der pharmazeutischen Forschung. Die Schlüsseltechnologie war die Einführung von Whole-Slide-Imaging (WSI) oder Well-Plates mit digitalen Slide-Scannern oder HCS. Sie ermöglichen die Virtualisierung des gesamten Objektträgers oder der Well-Platte mit großen Gewebeschnitten oder Zellkulturen in hoher mikroskopischer Auflösung. Die Kombination von WSI oder Well Plates mit automatischer Detektions- und Quantifizierungssoftware ermöglicht zahlreiche neue Möglichkeiten und Methoden zur Suche nach Medikamenten gegen Krankheiten. HS Analysis entwickelt automatische WSI- und Wellplatten-Quantifizierungslösungen für effiziente Arbeitsabläufe in der pharmazeutischen Forschung. Unsere Lösungen sind mit allen Diascanner- oder HCS-Dateiformaten kompatibel.
Deep Learning in Digital Pathology
Die jüngste Entwicklung im Bereich der künstlichen neuronalen Netze ermöglicht eine zuverlässige Erkennung von Strukturen mit komplexen morphologischen Merkmalen, ähnlich wie das menschliche Gehirn es tut. HS Analysis ist auf neuronale Netzwerkanwendungen und Deep Learning spezialisiert, um Ihre Region of Interest automatisch zu erkennen. Vermeiden Sie manuelle Anmerkungen zur ROI-Definition, um einen hohen Durchsatz mit kurzen Analysezeiten zu erreichen.
