09,14,2026 4просмотры
Thermo Scientific ™ Новая версия программного обеспечения Amira - Avizo для анализа 3D - визуализации 2025.1, которая была официально выпущена на прошлой неделе, включает в себя расширенные функции 3D - рендеринга, расширенные возможности разделения изображений, предоставляемые ИИ, и новые дополнительные инструменты, которые значительно улучшают ваши возможности анализа изображений.
-
Полная модернизация новой системы освещения, реализованная на картах окружающей среды и реалистичных материалах, обеспечивает более высокий уровень 3D - рендеринга.
-
Мощная технология разделения 2.5D обеспечивает непрерывность структуры и обеспечивает более надежную интерпретацию изображений с 3D - точки зрения при значительном сокращении использования ресурсов.
-
Инструменты AI Assistant Services позволяют быстрее и точнее определять интересующие вас структуры
-
Оптимизированная технология разделения, основанная на искусственном интеллекте, сокращает время обучения на 85% с помощью новых динамических программ улучшения.
-
Для обеспечения полной визуализации данных была создана современная рабочая область отчетности в базе данных и диаграмм.
-
Дополнительные функции: CellposeSAM обеспечивает надежное и универсальное разделение различных мод, а также классификацию объектов на основе искусственного интеллекта для автоматической классификации и анализа.
Расширенный 3D - рендеринг
Представление сложных сцен с реалистичными световыми эффектами и четкими выделенными элементами является сложной задачей. Традиционные методы рендеринга часто сглаживают детали, делают свет монотонным и затрудняют фокусирование внимания на наиболее важных частях данных. В последней версии Amira - Avizo предлагает новые настройки 3D - рендеринга с потрясающими и информативными визуальными эффектами. Он вводит улучшенные технологии рендеринга, более широкий и точный контроль света и точные инструменты фокусировки, чтобы вы могли сосредоточиться на определенной области данных, настраивая глубину и выбирая точный фокус.
Расширенное разделение изображений с помощью ИИ
Исследователи в области наук о жизни и материаловедения постоянно стремятся к более высокому разрешению изображений, поскольку многие ключевые характеристики существуют в наномасштабе, где тонкие различия определяют функциональность, производительность и надежность. Более четкие изображения могут преобразовывать размытые формы в измеримые и количественные данные, раскрывающие механизмы, лежащие в основе белковых взаимодействий, мембранной ткани, поведения границ кристаллов и динамики дефектов. По мере увеличения деталей изображения анализ изображений должен быть соответствующим образом улучшен. В последней версии программного обеспечения Amira - Avizo реализовано разделение на 2.5D, которое обеспечивает непрерывность структуры, обеспечивая более надежную интерпретацию изображений, чем разделение на 2D. Эти инновационные модели обеспечивают 3D - среду с глубоким восприятием и не требуют значительных ресурсов изображения.
Изображение показывает трехмерную структуру мембраны. Источник: EMPIAR database 11830 - doi.org / 10.1101 / 22412.28.630444.
Используя искусственный интеллект для выбора,
Скорость маркировки значительно возросла
Для достижения качественного разделения и трехмерной реконструкции ученые должны точно обозначить структуру, на которую они обращают внимание. При использовании ручных инструментов маркировка может занять много времени и быть обременительной. Последняя версия программного обеспечения Amira - Avizo представляет новый инструмент искусственного интеллекта, который ускоряет маркировку и, следовательно, ускоряет переход от исходных данных к результатам.
Повышение эффективности инструментов расширения возможностей ИИ
И бесперебойность использования.
Создание мощной модели разделения с использованием фиксированных, неадаптивных алгоритмов является сложной задачей. Статические улучшения генерируют одинаковое количество вырезанных изображений независимо от содержания, что приводит к жесткости рабочего процесса, замедляя экспериментальный процесс и влияя на результаты эксперимента. В этом обновлении мы вводим динамический процесс, который может быть скорректирован в соответствии с областью интереса, определенной вами, и генерировать оптимальное количество улучшенных блоков изображений. При использовании всего 15% времени обучения можно обучить модели со значительным качеством и производительностью, что значительно экономит время. Новые возможности ИИ уже реализованы, включая выполнение общих задач управления моделями, просмотр учебных процессов в TensorBoard, оценку моделей, визуализацию прогнозов в каждой интересующей области и просмотр показателей разделения.
Изображение демонстрирует трехмерную структуру, которая визуализирует заражение раковых клеток частицами риновируса в программном обеспечении Amira - Avizo, а также может быть представлено вместе с новым менеджером моделей ИИ. Источник данных: EMPIAR Database - 12270.
Упрощение процесса отчетности
« Рабочие области отчетности» теперь включены в версию Amira - Avizo 2025.1, что позволяет осуществлять строгий контроль за настройкой шаблонов отчетности и автоматизировать высокоэффективную генерацию отчетов. Эта новая рабочая область облегчает преобразование 3D - результатов в надежные документы с более экономичным и последовательным процессом.
На фото показан пример отчета.
Образец представляет собой композитное волокно, используемое в автомобилях.
Классификация объектов CellposeSAM и AI
В качестве дополнительного рабочего процесса
Новые функции доступны только по щелчку мыши и совместимы с версией 2025.1. Это бесплатные пакеты обновления, которые могут обеспечить новые или заменить старые рабочие процессы.
-
Разделение экземпляров Xtra: быстрое и высококачественное разделение экземпляров 2D - изображений методом Cellpose - SAM.
-
Объекты в разделенных данных классифицируются по различным характеристикам, чтобы идентифицировать их подкатегории.
Примерное отображение частиц батареи с использованием расширенной функции разделения примеров (слева)
А также демонстрация примерного разделения на батареи с покрытием (рисунок справа).
