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通過(guò) AI 匯合度提高 2D 細(xì)胞培養(yǎng)的精度

更新時(shí)間：2024-08-27 點(diǎn)擊次數(shù)：175

本文解釋了如何利用人工智能（AI）進(jìn)行高效、精確的 2D 細(xì)胞培養(yǎng)匯合度評(píng)估。準(zhǔn)確評(píng)估細(xì)胞培養(yǎng)的匯合度，即表面積覆蓋的百分比，對(duì)于可靠的細(xì)胞研究至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法使用視覺(jué)檢查或簡(jiǎn)單算法，使結(jié)果不客觀和精確，尤其是對(duì)于用于藥物發(fā)現(xiàn)、組織工程和再生醫(yī)學(xué)的復(fù)雜細(xì)胞系。利用自動(dòng)化圖像分析和深度學(xué)習(xí)算法的方法提供更好的精度，并可以增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

傳統(tǒng)與 AI 匯合度評(píng)估方法

通過(guò)人工主觀經(jīng)驗(yàn)評(píng)估進(jìn)行匯合度評(píng)估存在顯著局限性。這種劣勢(shì)在處理細(xì)胞形態(tài)復(fù)雜、細(xì)胞邊界不清晰以及實(shí)驗(yàn)環(huán)境多變的情況下尤為明顯。人工評(píng)估容易受到主觀性誤差的影響，因此存在不一致結(jié)果的嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。

這種顯著局限性可能影響匯合度測(cè)量的精度和可靠性。因此，需要采用 AI 技術(shù)，如自動(dòng)圖像分析和深度學(xué)習(xí)，提供先進(jìn)解決方案，使匯合度評(píng)估變得高效且可重復(fù)，尤其是在處理動(dòng)態(tài)和多樣化的細(xì)胞環(huán)境時(shí)。

AI 匯合度測(cè)量的優(yōu)勢(shì)

基于 AI 的匯合度評(píng)估提供以下優(yōu)勢(shì)：

由于先進(jìn)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠適應(yīng)多樣化的細(xì)胞形態(tài)；

在處理復(fù)雜和多樣化細(xì)胞系時(shí)具有實(shí)驗(yàn)靈活性；

對(duì)變化的實(shí)驗(yàn)條件動(dòng)態(tài)響應(yīng)，使研究人員能夠更細(xì)致地了解動(dòng)態(tài)細(xì)胞環(huán)境中的匯合度；

用于復(fù)雜和擁擠培養(yǎng)物的邊緣檢測(cè)，使細(xì)胞邊界能夠清晰識(shí)別；

優(yōu)于人工評(píng)估的穩(wěn)健可靠分析。

AI 的額外好處

與使用人工評(píng)估相比，高效確定匯合度并節(jié)省寶貴時(shí)間；

即使對(duì)于dute或復(fù)雜的細(xì)胞系，也能進(jìn)行準(zhǔn)確的匯合度分析；

由于標(biāo)準(zhǔn)化的匯合度測(cè)量，增加了再現(xiàn)性和一致的結(jié)果；

優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)條件用于細(xì)胞培養(yǎng)，在充實(shí)分析期間提供實(shí)時(shí)反饋。

下面顯示了使用 Mateo FL 顯微鏡進(jìn)行的手動(dòng)和基于 AI 的細(xì)胞匯合度測(cè)量。匯合度數(shù)值來(lái)自對(duì)細(xì)胞培養(yǎng)傳統(tǒng)相差顯微圖像的手動(dòng)評(píng)估（左）和AI輔助分析（右）。

圖 1：細(xì)胞培養(yǎng)傳統(tǒng)相位對(duì)比圖像手動(dòng)評(píng)估的匯合度數(shù)值（左）和AI輔助分析（右）。

了解Mateo FL如何通過(guò) AI 輔助的

匯合度測(cè)量消除主觀猜測(cè)引起的誤差

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