直播预告 | 让AI成为科研助手：认识Aivia智能图像分析平台

机器学习图像处理

荧光信号弱？厚组织背景高？无标记或电镜图像目标难以识别？

Aivia Pixel Classifier不仅分析像素灰度信息，还能学习纹理、边缘、局部梯度及空间特征，实现图像增强、背景去除与目标区域分割，为后续自动分析提供高质量输入数据。

细胞及亚细胞结构分割

细胞边界模糊、形态复杂，亮度不均一，传统阈值法分割效果不理想？

Aivia的SBE集成Cellpose深度学习模型，仅需标注少量细胞，可调用预训练深度学习模型，实现细胞及亚细胞结构的精准识别与分割，而且支持在检测阶段直接生成细胞表型。

神经元图像分析

神经元结构复杂、分支繁多，传统手动追踪费时费力？

Aivia基于徕卡自训练深度学习模型，实现神经元自动追踪与形态学定量分析；结合Cellpose智能分割，高效完成胞体识别，并支持树突棘自动分类、3D Sholl分析及高尔基染色神经元分析，为复杂神经网络研究提供完整解决方案。

空间蛋白质组学分析

超多标数据纬度高、分析复杂，如何挖掘细胞空间关系？

针对空间蛋白质组学数据，Aivia支持超多通道图像可视化与深度学习细胞分割，并结合K-means、PhenoGraph等无监督聚类算法，实现细胞表型识别与分类。 进一步结合降维分析、细胞邻域分析和空间距离测量，帮助研究人员深入探索组织微环境中的细胞组成及相互作用。

电镜图像分析

电镜图像结构复杂、标注工作量大，如何高效构建AI模型？

Aivia提供从数据标注、模型训练到模型应用的完整深度学习工作流。用户既可在预训练模型基础上训练适合自身样本的专属模型，也可直接利用BioImage Model Zoo中的已有模型快速开展分析工作。

多孔板及高内涵分析

多孔板实验数据量庞大，分析统计费时费力？

Aivia可自动读取徕卡的孔板布局信息，通过SBE完成细胞计数、活死细胞检测、细胞凋亡分析及形态学测量，并支持一键生成批量工作流处理整个多孔板数据。分析结果可自动生成热图、统计图及剂量反应曲线，实现从图像到统计结果的一站式分析。