機器學習圖像處理

熒光信號弱？厚組織背景高？無標記或電鏡圖像目標難以識別？

Aivia Pixel Classifier不僅分析像素灰度信息，還能學習紋理、邊緣、局部梯度及空間特征，實現圖像增強、背景去除與目標區域分割，為后續自動分析提供高質量輸入數據。

細胞及亞細胞結構分割

細胞邊界模糊、形態復雜，亮度不均一，傳統閾值法分割效果不理想？

Aivia的SBE集成Cellpose深度學習模型，僅需標注少量細胞，可調用預訓練深度學習模型，實現細胞及亞細胞結構的精準識別與分割，而且支持在檢測階段直接生成細胞表型。

神經元圖像分析

神經元結構復雜、分支繁多，傳統手動追蹤費時費力？

Aivia基于徠卡自訓練深度學習模型，實現神經元自動追蹤與形態學定量分析；結合Cellpose智能分割，高效完成胞體識別，并支持樹突棘自動分類、3D Sholl分析及高爾基染色神經元分析，為復雜神經網絡研究提供完整解決方案。

空間蛋白質組學分析

超多標數據緯度高、分析復雜，如何挖掘細胞空間關系？

針對空間蛋白質組學數據，Aivia支持超多通道圖像可視化與深度學習細胞分割，并結合K-means、PhenoGraph等無監督聚類算法，實現細胞表型識別與分類。 進一步結合降維分析、細胞鄰域分析和空間距離測量，幫助研究人員深入探索組織微環境中的細胞組成及相互作用。

電鏡圖像分析

電鏡圖像結構復雜、標注工作量大，如何高效構建AI模型？

Aivia提供從數據標注、模型訓練到模型應用的完整深度學習工作流。用戶既可在預訓練模型基礎上訓練適合自身樣本的專屬模型，也可直接利用BioImage Model Zoo中的已有模型快速開展分析工作。

多孔板及高內涵分析

多孔板實驗數據量龐大，分析統計費時費力？

Aivia可自動讀取徠卡的孔板布局信息，通過SBE完成細胞計數、活死細胞檢測、細胞凋亡分析及形態學測量，并支持一鍵生成批量工作流處理整個多孔板數據。分析結果可自動生成熱圖、統計圖及劑量反應曲線，實現從圖像到統計結果的一站式分析。