生命科學

細胞病理學

Cognex Deep Learning 可檢測組織切片的細胞異常

Cognex Cell Pathology

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組織樣本展示多種不同的細胞受損情形。細胞受損外觀極無法預知,且可能出現的外形多樣,沒有大量的程式設計,機器視覺會難以識別所有可能的異常。

Cognex Deep Learning 檢測細胞異常的方式為,學習正常細胞外觀,包括顯著但可容許的變化 (例如有絲分裂)。工具的深度學習模型可學習辨識細胞叢之間的自然變化,同時將外觀的顯著變化標示為異常。依照這項初始訓練,Cognex Deep Learning 就能動態分割顯示細胞受損的興趣區,進一步分析組織。缺陷檢測工具還可透過學習目的地區域的外觀變化,用於分割和識別特定的感興趣區域,比如顯微鏡載玻片上的特定固定介質(例如石蠟)或由於不當著色而導致的其他偽影。

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