尼康顯微鏡人工智能（AI）模塊NIS-A NIS.ai在細(xì)胞熒光成像的應(yīng)用

尼康儀器有限公司將人工智能（AI）和顯微鏡融合，發(fā)布全新技術(shù)解決方案：顯微鏡專用AI模塊NIS-A NIS.ai，實(shí)現(xiàn)高精度的成像處理和圖像分析等。

 

集合三大功能 實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的技術(shù)集成

NIS-A NIS.ai是尼康成像軟件NIS-Elements的專用模塊，運(yùn)用了AI技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)功能。模塊通過(guò)對(duì)成像處理與圖像分析的判斷基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以有效地改善研究人員的工作流程并提高效率。

NIS-A NIS.ai集合了三大功能，分別是即使曝光時(shí)間短也可獲取高清晰圖像的Enhance.ai、將未經(jīng)染色的細(xì)胞成像轉(zhuǎn)化為熒光成像的Convert.ai以及快速提取目標(biāo)細(xì)胞的Segment.ai。

 

*NIS-Elements是尼康的顯微鏡軟件主體，集合智能化設(shè)備控制、強(qiáng)大的圖像分析、可視化、歸檔功能等，實(shí)現(xiàn)了圖像軟件技術(shù)的突飛猛進(jìn)。

滿足多方面需求的高效解決方案

隨著醫(yī)學(xué)和生物學(xué)領(lǐng)域更加深入和多樣化的研究拓展，清晰高速的活體成像及大數(shù)據(jù)的高效分析這兩方面的需求將會(huì)與日俱增。此外，在細(xì)胞觀察方面，研究人員一直在尋找方法，試圖減少因激光等照射熒光染色細(xì)胞而導(dǎo)致的光毒性影響。

為了應(yīng)對(duì)未來(lái)的發(fā)展和多樣化的需求，尼康將發(fā)揮自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)，不斷通過(guò)融合AI（人工智能）等先進(jìn)技術(shù)提供革新的解決方案，為化的削減研究時(shí)間、人員作業(yè)負(fù)擔(dān)以及成本損耗做出貢獻(xiàn)。

 

發(fā)售概要

產(chǎn)品名稱	顯微鏡用AI模塊「NIS-A NIS.ai」
發(fā)售時(shí)間	2020年1月

 

產(chǎn)品特性

1. 即使曝光時(shí)間短也可獲取高清晰圖像的Enhance.ai

Enhance.ai能將曝光時(shí)間短的噪點(diǎn)圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榈驮肭覠晒庑盘?hào)清晰的圖像。采用較短的曝光時(shí)間不僅利于捕捉細(xì)胞的快速運(yùn)動(dòng)，還能減少光毒性和熒光漂白的影響。

 

圖像案例

 

上圖在HT1080細(xì)胞（人纖維肉瘤）中發(fā)現(xiàn)的由mCherry（熒光蛋白）標(biāo)記的CD63（膜蛋白）的共聚焦熒光圖像。10毫秒的短時(shí)間曝光下所獲得的噪點(diǎn)圖像，經(jīng)過(guò)Enhance.ai的處理后變得清晰，CD63（膜蛋白）在細(xì)胞內(nèi)的分布清楚可見(jiàn)。

 

拍攝：東京大學(xué)大學(xué)院理學(xué)系研究科 白崎善隆先生

細(xì)胞提供：公益財(cái)團(tuán)法人癌癥研究會(huì)癌癥研究所 　芝清隆先生

 

2. 將未經(jīng)染色的細(xì)胞成像轉(zhuǎn)化為熒光成像的Convert.ai

Convert.ai能將未經(jīng)染色的微分干涉成像及相襯成像等轉(zhuǎn)化為虛擬熒光成像。這樣不僅可以減少時(shí)間與成本的消耗、抑制由熒光觀察而產(chǎn)生的光毒性，還可以進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)時(shí)觀察。

 

圖像案例

 

上圖HeLa細(xì)胞的圖像。由微分干涉觀察法采集到的成像經(jīng)由Convert.ai處理后，可轉(zhuǎn)化為熒光成像。即使不進(jìn)行熒光染色，也能確認(rèn)細(xì)胞核的位置。

 

拍攝：北海道大學(xué)電子科學(xué)研究所技術(shù)部 小林健太郎先生

 

3.快速提取目標(biāo)細(xì)胞的Segment.ai

使用Segment.ai對(duì)微分干涉成像及相襯成像進(jìn)行分析，就能從混雜了不同大小、形狀及種類的細(xì)胞標(biāo)本中迅速提取目標(biāo)細(xì)胞。以前需要耗費(fèi)大量的時(shí)間及人力成本進(jìn)行的提取工作變得迅速而輕松從而大大減少用戶的工作量。

 

圖像案例

 

上圖是3細(xì)胞（人胰 腺癌）細(xì)胞的圖像。由微分干涉觀察法拍攝的混合多種細(xì)胞的像，在經(jīng)過(guò)Segment.ai的處理后，可快速提取未聚合的目標(biāo)細(xì)胞，并進(jìn)行計(jì)數(shù)、確認(rèn)等下游分析。

 

拍攝：匹茲堡大學(xué)細(xì)胞生物學(xué)系Simon C. Watkins博士

了解更多信息：

https://www.microscope.healthcare.nikon.com/zh_CN/products/software/nis-elements/nis-ai