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本文解釋了如何利用人工智能（AI）進行高效、精確的 2D 細胞培養(yǎng)匯合度評估。準確評估細胞培養(yǎng)的匯合度，即表面積覆蓋的百分比，對于可靠的細胞研究至關重要。傳統(tǒng)方法使用視覺檢查或簡單算法，使結果不客觀和精確，尤其是對于用于藥物發(fā)現(xiàn)、組織工程和再生醫(yī)學的復雜細胞系。利用自動化圖像分析和深度學習算法的方法提供更好的精度，并可以增強實驗結果。
傳統(tǒng)與 AI 匯合度評估方法
通過人工主觀經(jīng)驗評估進行匯合度評估存在顯著局限性。這種劣勢在處理細胞形態(tài)復雜、細胞邊界不清晰以及實驗環(huán)境多變的情況下尤為明顯。人工評估容易受到主觀性誤差的影響，因此存在不一致結果的嚴重風險。
這種顯著局限性可能影響匯合度測量的精度和可靠性。因此，需要采用 AI 技術，如自動圖像分析和深度學習，提供先進解決方案，使匯合度評估變得高效且可重復，尤其是在處理動態(tài)和多樣化的細胞環(huán)境時。
AI 匯合度測量的優(yōu)勢
基于 AI 的匯合度評估提供以下優(yōu)勢：
由于先進模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），能夠適應多樣化的細胞形態(tài)；
在處理復雜和多樣化細胞系時具有實驗靈活性；
對變化的實驗條件動態(tài)響應，使研究人員能夠更細致地了解動態(tài)細胞環(huán)境中的匯合度；
用于復雜和擁擠培養(yǎng)物的邊緣檢測，使細胞邊界能夠清晰識別；
優(yōu)于人工評估的穩(wěn)健可靠分析。
AI 的額外好處
下面顯示了使用 Mateo FL 顯微鏡進行的手動和基于 AI 的細胞匯合度測量。匯合度數(shù)值來自對細胞培養(yǎng)傳統(tǒng)相差顯微圖像的手動評估（左）和AI輔助分析（右）。
圖 1：細胞培養(yǎng)傳統(tǒng)相位對比圖像手動評估的匯合度數(shù)值（左）和AI輔助分析（右）。
了解Mateo FL如何通過 AI 輔助的
匯合度測量消除主觀猜測引起的誤差
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