使用 ImageXpress 成像系统和 IN Carta 图像分析软件快速且可靠地获取分析结果
通过利用先进的人工智能 (AI) 技术将图像转换为可轻松解读的结果，IN Carta® 成像分析软件解决了复杂的成像分析问题。人性化的工作流程可帮助您更快地从 2D、3D 和 4D 实验中获得结果。通过集成我们的自定义模块编辑器应用，您可以定义高度定制的成像分析方案，以获取可靠结果——即使是复杂的测定——从而快速查看、审核和处理分析结果。让 IN Carta 软件进行繁重的工作，以便您能专注于研究。
强大
向导式的工作流程和可扩展的批处理功能提高了效率并缩短了获得结果的时间。实验分析可以被快速设置，多孔分析可以并行运行。
富有洞见力
在进行高内涵筛选数据分析时，机器学习功能可帮助您利用更多信息并提高准确性，从而确保能够获得新发现。
直观
全新的用户体验和高端技术可较大程度缩短软件学习时间，提高工作效率。
IN Carta 图像分析软件
特点
深度学习
通过利用 SINAP 模块提升成像分析工作流程的专属性。SINAP 依赖于基于深度学习的成像分析，从而可对几乎所有生物学结构进行可靠分割。
从工作列表开始
浏览主目录，将感兴趣的图像数据集添加到工作清单中，或仅使用搜索功能找到这些数据集。
AI 赋能的数据分析
利用机器学习的能力，无需成为数据专家。识别和定量人性化工作流程中的表型变化。从复杂数据集中搜索数据，并获得见解。只需单击鼠标几次，便可找到新的非预期表型。
定制
浏览和审阅实验图像，制定不同复杂程度的成像分析方案，并添加按需数据分类。使用图像、数据表和图表中的 360 数据链接即可查看分析结果。
3D 分析
自定义模块编辑器的 3D 应用在分割复杂生物学结构方面具有非常大的灵活性。可从 3D 或 4D（时间线 3D）中获得图像数据集，并根据导向性工作流程量身定制常规成像分析。
批次分析和监测
使用一个或多个分析方案在批量分析模式下分析多个实验。监测所有已提交任务的状态，并实时监测其进展情况。
Flexi-Protocol
Flexi-Protocol 应用程序可通过添加所需的多个分析步骤来创建各种复杂度的自定义分析方案。每个分析步骤都可以包含图像预处理和对象掩膜后处理操作，以更好地适应特定测定。重新设计的分析和图像查看器窗格可根据需要对焦的位置展开或折叠。
- 简单或复杂 – 创建您进行目标测定所需的任何分析方案。从任意数量的通道中分割和提取测量值
- 定制 – 通过靶标链接在方案中定义靶标层次结构。使用自定义测量选项计算任何生物学靶标的额外测量值
- 引人注目 – 在任何分析步骤中利用深度学习分割选项。可以使用逻辑操作组合靶掩膜
- 易于使用 – 有动态窗格的直观用户界面可实现集中的方案开发
- 只需点击一下即可获取帮助 – 使用交互式、可搜索的用户指南轻松访问上下文帮助
IN Carta SINAP
SINAP 模块属于分析流程的第一步（即图像分割），采用深度学习算法来提高高内涵筛选检测的准确性和可靠性。与传统图像分割方法相比，它对目标的检测更加精准。深度学习模型可使用人性化工具轻松定制，因此可对任何新的生物学物体进行有效分割。从分割物体中提取的定量信息更为准确，因此错误不会波及后续分析流程。
使用 SINAP，分割不是问题！
- 准确 - 深度学习可以在聚集的细胞、低信噪比样品和透射光图像等难以分割的样品中保持准确性。
- 可靠 - SINAP 模型可以说明高表型变异性的原因
- 灵活 – 单个工作流程就可以处理各种应用和成像模式
- 简单 – 经过训练的模型可以学习研究者在图像上绘图，而不需要深度学习专家来构建新的模型并优化多个参数
定制的 SINAP 深度学习模型可以在透射光图像上分割斑马鱼胚胎的具体部位（全身、头部、眼睛和脑）。Courtesy of Guo Lab，加利福尼亚大学旧金山分校 (UCSF)
IN Carta Phenoglyphs
IN Carta® Phenoglyphs™ 软件模块使用独特的无人照看和有人照看机器学习组合，以定量表型变化。软件通过同时分析数百个文库细胞特征，可以创建一个全面的细胞表型文库，并可以将其应用于整个筛选工作流程。这种用于分类的多变量方法能够准确描述对象群体的特征，从而帮助用户发现药物治疗或基因修饰诱发的非常微妙的表型变化。它可以用于许多生物类型，包括类器官、细胞、细胞球等。
来源于 HCT116 细胞的细胞球分类。使用 SINAP 根据明场图像对球体进行分割。用赫斯特33342、Calcein AM 和 MitoTracker Red 对样品进行额外复染，以分别观察细胞核、活细胞和线粒体。
- 全面 – 一种从无人照看聚类开始的数据驱动方法，可在数据中查找模式并突出显示亚群，无需事先知道可能存在哪些表型。
- 可靠 – 专用的机器学习算法可识别具有描述性特征的理想集合，避免产生的分类模型存在过度拟合。
- 优化的工作流程 – 分类是通过简单确认或纠正算法预测，直到学习到正确行为。
IN Carta 自定义模块编辑器 2D 和 3D
- 构建简单的按步骤自定义分析
- 自定义物体分割和分类
- 查找定义生物学隔室中定位的物体
- 仅报告目标测定需要的测量值
- 分析实时成像数据
- 真实的 3D 分割（仅 3D 应用）
- 可靠地重建 2D 分割，以达到 3D 测定量（仅 3D 应用）
在自定义模块编辑器 3D 中分割并在 3D 查看器中显示的 HCT116 细胞球体分割示例
前沿资源
IN Carta 成像分析软件的应用
IN Carta 图像分析软件
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