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Cognex Deep Learning détecte les anomalies cellulaires sur les lamelles histologiques

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Les échantillons histologiques présentent différentes formes de détérioration cellulaire. Comme l'aspect de la détérioration cellulaire est très imprévisible et implique de nombreuses formes possibles, il peut être difficile pour la vision industrielle d'identifier toutes les anomalies possibles sans programmation étendue.

Cognex Deep Learning détecte les anomalies cellulaires en apprenant l'aspect normal d'une cellule, ainsi que ses variations significatives mais tolérables (p. ex. la mitose). Le modèle de deep learning de l'outil apprend à tenir compte des variations naturelles entre les groupes de cellules, tout en identifiant les changements d'aspect significatifs comme anormaux. En fonction de cet apprentissage initial, Cognex Deep Learning peut segmenter de façon dynamique les zones d'intérêt présentant une détérioration cellulaire en vue d'une analyse histologique ultérieure. L'outil de détection des défauts est également utilisé pour segmenter et identifier des régions d'intérêt spécifiques, comme un milieu de fixation spécifique sur une lame microscopique (par exemple, la paraffine) ou d'autres artefacts dus à une coloration inappropriée, simplement en apprenant l'apparence variable de la zone ciblée.

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