생명 과학

세포 병리학

Cognex Deep Learning는 조직 슬라이스에서 세포 이상을 감지합니다

Cognex Cell Pathology

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조직 샘플은 다양한 형태의 세포 손상을 보입니다. 세포 손상 형태는 예측 가능성이 현저히 떨어지며 수많은 형태로 존재 가능하기 때문에 머신 비전으로 엄청난 프로그래밍을 수행하지 않고서는 가능한 모든 문제를 파악하기가 어렵습니다.

Cognex Deep Learning 두드러지지만 허용할 수 있는 변화(예를 들어 유사분열)를 포함해서 세포의 정상적인 모습을 학습함으로써 세포의 모든 비정상 상태를 감지합니다. 이 툴의 딥러닝 모델은 세포 클러스터에서 자연적인 편차를 고려하는 한편 형태 상의 중요한 변화는 비정상으로 표시합니다. Cognex Deep Learning는 이러한 초기 학습에 기초해서 추가적인 조직 분석이 필요한 세포 손상을 나타내는 관심 영역을 동적으로 구분할 수 있습니다. 또한 Red-Analyze 툴은 간단하게 목표 지역의 다양한 형태를 학습함으로써 현미경 슬라이드 상의 특정한 고정배지(fixation medium, 예를 들어 파라핀) 또는 부적절한 염색으로 인한 기타 문제를 세그먼트화하고 특정 관심 지역을 파악하기 위해서도 사용합니다.

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