양적 디지털 이미지 분석
임상 전 연구에서 정 량적 디지털 이미지 분석은 실험이나 연구 중에 캡처된 이미지에서 정량적 데이터를 추출하기 위해 첨단 전산 기법을 활용하는 것을 포함합니다 . 이 과정은 조직 단면의디지털화된 이미지 내에서 세포나 특징의 크기, 모양, 강도, 공간 분포와 같은 다양한 변수를 정량화하기 위해 특수 소프트웨어와 알고리즘을활용하는 것을 수반합니다.
시각적 정보를 측정 가능한 데이터 포인트로 변환함으로써, 우리는 엄격하고 재현 가능한 분석을 수행할 수 있으며, 생물학적 현상, 질병 진행 , 치료 효과에 대한 심층적인 조사를 가능하게 합니다 .이 접근 방식은 정량적 데이터 생성을 촉진하여 전임상 연구의 정확성, 객관성, 효율성을 향상시킵니다.
디지털화된 IHC 및 IF 섹션의 정량 분석은 Biospective의 핵심 강점입니다. 저희는 PERMITS™라고 부르는 독자적인 기술 플랫폼을 개발했습니다. 저희는 염색을 정량화하고 미세아교세포 활성화와 같은 다양한 형태학적 측정을 생성할 수 있는 완전 자동화된 분할 알고리즘을 개발했습니다.
PERMITS™의 독특한 점은 관심 영역 전체에 걸쳐 IHC 또는 IF 데이터를 분석한다는 것입니다 . 우리는 조직 섹션의 신경 해부학적 구조를 라벨링하기 위해 우리가 개발한 딥러닝 인공지능(AI) 알고리즘을 사용합니다. 선조체, 해마, 편도체와 같은 전체 뇌 영역을 분석함으로써, 우리는 임의의 고배율 스냅샷을 단순하게 분석하는 것과 비교하여 통계적 힘을 얻을 수 있습니다.
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