Classificazione e conta delle cellule
Cognex Deep Learning separa i tipi di celle in base alle loro caratteristiche uniche
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La classificazione e la conta delle cellule sono compiti fondamentali nella diagnosi clinica (ad esempio, negli strisci di sangue o nella conta mitotica). Molti processi richiedono un conteggio delle cellule iniziale accurato per standardizzare i corrispondenti input di base e misurare i risultati. Poiché l'aspetto delle cellule può essere diverso, a volte la visione industriale può faticare a localizzarle con precisione su sfondi o strutture poco chiari. Anche le cellule vicine tra loro possono essere difficili da distinguere come indipendenti da parte della visione industriale.
Lo strumento di localizzazione Cognex Deep Learning identifica con precisione le cellule attraverso l'apprendimento da immagini annotate di vetrini microscopici. Lo strumento generalizza l'aspetto normale delle cellule in base alle dimensioni, alla forma e alle caratteristiche superficiali, nonché alle caratteristiche variabili delle cellule. Gli algoritmi di auto-apprendimento imparano a distinguere tra cellule intatte e danneggiate (ad esempio quelle che ospitano un virus della malaria), anche su sfondi confusi e forniscono quindi una conta affidabile. Lo strumento di classificazione impara a classificare diversi tipi di celle, classificandole in base a caratteristiche uniche come la dimensione e la forma.
