展望人工智能显微镜的未来，以前所未有的方式深化图像分析。开始免费试 用。
人工智能解决方案在显微镜领域的应用不断拓展。从自动化目标分类到虚拟染色，机器学习和深度学习技术在帮助显微镜学家简化分析工作的同时，也在持续推动科学技术领域的突破。
图像：根据追踪状态分离细胞：镜下观察培养基融合过程，其中单细胞被二值化遮罩标记为多色伪彩。如果细胞从初始帧开始便被追踪到，将被青色高亮标记为“幸存者”；如果在观察过程中进入视野，被黄色高亮标记为“外来者”，如果自动轨迹重建中出现错误，将被红色高亮显示为“失去跟踪”。
演讲人：
Kristina Ulicna
★
Kristina拥有伦敦大学国王学院的生物医药科学硕士学位，目前在英国伦敦大学学院跟随Alan Lowe和Guillaume Charras攻读博士学位。她的博士研究课题使用深度学习技术追踪非肿瘤和肿瘤细胞系中的单个细胞异质性。Kristina在这一领域的成果最近被收录于《计算机科学前沿》期刊：
www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2021.734559/abstract
她最近还结束了微软剑桥研究院人工智能科学家的实习工作，并入选了斯洛伐克《福布斯》2021精英榜候选人名单。
在本次演示中，Kristina介绍了她开发的多种工具。这些工具使用深度学习自动检测细胞核，随时间追踪每个个体，并展示单个细胞的完整细胞谱系树。借助这些工具，她获得了多个世代的细胞状态，用于验证细胞周期的持续时间是否为可继承的。
了解有关她工作的更多信息：
https://github.com/KristinaUlicna
学习要点：
★
使用多个深度学习模型和bTrack算法，细胞分割，可以全自动地完成细胞状态分类和单个细胞追踪。
单细胞完整谱系可用于检验遗传性状相关的问题。
野生MDCK细胞具有多种时长的细胞周期，并且该周期可在谱系间维持。
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