VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 세포 분류 및 카운팅

세포 분류 및 카운팅은 의료 진단에서 핵심적인 작업입니다(예를 들어 혈흔이나 유사 분열 카운팅). 여러 과정에서 기본 입력을 표준화하고 결과 측정을 위해 정확한 초기 세포 카운팅이 필요합니다. 세포의 외형이 서로 다를 수 있기 때문에 머신 비전은 혼동을 초래하는 배경이나 이물질을 무시하고 정확하게 세포의 위치를 찾는 과정이 힘들 수도 있습니다. 머신 비전은 서로 인접한 세포들을 독립적인 개체로 구분하기가 어려울 수 있습니다.

 

 

 

코그넥스 딥러닝 위치 설정 툴은 주석이 적용된 현미경 검사 슬라이드의 이미지를 학습해 세포를 정확하게 식별합니다. 이 툴은 세포의 크기, 형태, 표면 특징, 가변적인 특징에 따라 세포의 정상적인 외형을 일반화합니다. 자체 학습 알고리즘은 노이즈가 심한 배경 하에서 정상 세포와 손상된 세포(예를 들어 말라리아 바이러스를 포함하는 세포)를 구분해서 신뢰도 높은 개수 정보를 제공할 수 있습니다. 분류 툴은 다양한 유형의 세포를 정렬하고 크기와 형태 같은 고유한 특성으로 이를 분류하는 방법을 학습합니다.

 

 

 

 

 

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