现在，你只需要在图像上画出你要的信号和背景，它就可以给你提供简易、省时、高效的图像分析方法，应对情况各异的大量图像分析。
人工智能是二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一。随之不断发展，诸如机器人，智能汽车等正在影响着人们的生活，出行，科研，生产。通过模拟人的思维过程，计算机能够高效执行复杂或信息庞大的任务，提高工作效率。
Molecular Devices 公司最新推出的智能化成像与分析系统，是将人工智能应用到细胞图像的分析上。Molecular Devices 高内涵成像分析系统和 AI 细胞图像分析软件IN Carta的完美结合，也标志着 Molecular Devices 公司进入了 AI 的时代。
AI 时代
在生命科学研究或药物研发中，为了高效的产出有效数据，快速获得成果。我们都会使用高内涵成像分析系统，通过同时检测细胞形态、生长、分化、迁移、凋亡、代谢途径及信号转导等，进行大量图片的采集，从中分析获取大量的生物信息。
但是，在分析大量图像时，我们需要花费时间和精力学习分析方法，调试合适的识别参数，还要面对各种类型的图像情况：
初学者甚至在花费大量时间和精力后，也不一定能够形成好的分析方法。
然而，IN Carta，AI 细胞图像分析软件，在应对这些问题时，却是得心应手！你只需要在图像上画出你要的信号和背景，它就可以给你提供简易、省时、高效的图像分析方法，应对情况各异的大量图像分析。
一
类器官，3D 细胞球明场识别
类器官模型和 3D 细胞球，能够提供细胞微环境和细胞相互作用的关系，比单层细胞更接近于组织真实的的生理状况。因此广泛的应用于科学研究，以及药物筛选、功能测定和毒性测试等。而使用明场成像，通过连续观测细胞球体大小和形态特征，评估药物作用或某类条件的改变对球体的生长影响，这样使细胞球能够在最佳的生长环境下进行检测。
但是明场图像的分析却存在很多难点：
细胞内部明暗差异性很大，很难识别完整；
细胞边界和背景很难区分；
细胞聚团或叠加在一起时区分不开；
背景明暗不均一，有些地方会被识别成细胞；
特定大小和形态的目标如何与类似的目标分开等。
这些问题都需要分析经验，且耗费不少时间和精力……..
请交给我吧，请
二
明场细胞划痕识别
细胞划痕（wound healing）法是简捷测定细胞迁移运动的方法，适用于检测贴壁生长肿瘤细胞的侵袭转移能力，研究细胞基质和细胞间相互作用对细胞迁移的影响。
细胞划痕实验的明场图像分析也存在同样的难点，但不同是要将细胞作为背景去除…….
请还交给我吧，请
三
神经生长的识别
神经生长分析可评估神经细胞生长状态，常使用 iPSC 衍生的神经元细胞模型应用于神经毒性化合物的检测。通过荧光标记的神经细胞，包含胞体和轴突部分；在图像分析时，其难点具有荧光类图像分析代表性：
荧光很弱，信噪比低的轴突部分，很难识别出来；
当强行识别很弱的轴突信号时，轴突网络中的间隙部分和一些背景也被识别成信号；
形态小，亮度弱的胞体部分，容易被识别成轴突。
对于各类情况都可能存在的批量分析，想识别的精细并准确，传统方法耗费大量精力也不一定能获得好的效果，怎么办…….
没有问题，请
四
常规荧光实验信号识别和特殊目标扣除
在常规的荧光实验中，也会遇到荧光信号区域有强有弱，形态各异。但是我们需要将其中与目标信号强度和形态类似的杂点除去，获得我们需要的目标。例如仅有胞质染色一个通道时，如何将信号微弱的核区部分去除掉。这时参数条件的调试也需要我们花费一番功夫，能不能更简单些呢？
没有问题，请
五
对目标信号的表型分类
诸如细胞核信号识别后，不同时期或处理的细胞核在形态等表型上会有差异，能否对其进行表型分类呢，分别来统计某类特征的细胞核的数量、百分比、荧光强度等数据？
没有问题，请使用表型分类模块
数据分析就交给专业的 AI 细胞图像分析软件—IN Carta！这一切困难，在人工智能面前都不是问题！IN Carta 软件将 AI 与生命科学相结合，为复杂的图像分析提供了一个简易、省时、高效的数据分析解决方案，为你提供轻松的科研生活！快来试试吧~
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