1. New【深層学習による細胞数計測】

深層学習による細胞数計測

※本解析の対象はCiMS培地(Nipro社)で培養された継代数P3またはP7相当の骨髄由来間葉系幹細胞であり、かつ播種密度が5×103 ~ 3×104 cell/cm2としております。

  • IHM位相像から骨髄由来間葉系幹細胞(MSC)の数を計測した例です。
  • 他の教師データを学習することで、MSC以外の様々な細胞種にも適用できる可能性がございます。詳細はお問合せください。

画像提供:神戸医療産業都市推進機構 川真田伸先生

 
 

2. New【画像出力を簡単に! エクスポート機能】

画像出力機能

簡単な操作と分かりやすいUIで、解析用のデータを素早く出力できる機能です!

  • 観察後、関心のある領域を選択し、指定のフォルダに保存できます。
  • ウェル中の選択領域を他のウェルへも複製し、類似したデータセットを簡単に得られます。
  • 取得データの詳細情報や選択領域に関する情報等も併せて出力できます。
 

3. 【コンフルエンシーの計測】

  • 深層学習によりIHM位相像からiPS細胞のコロニー領域を認識した例です
  • ピントや光量に依存しない安定したCS-1の画質は、機械学習による解析と好相性です
  • 教師データを収集することで、iPS細胞以外のさまざまな細胞種にも適用できます

  • 細胞のテクスチャ(模様)情報から,細胞の分化状態を識別した例です
  • 分化,未分化の識別だけでなく,テクスチャ情報の異なる細胞であれば,同様に識別できる可能性がございます

 

 

4. 新機能【Quick View】:撮影後すぐに画像の確認ができます!

【従来】ホログラムの撮影から画像化までに計算処理の時間が必要でした。
【解決】スキャン後すぐに指定した部分の画像を確認できます!

新機能【Quick View】:撮影後すぐに画像の確認ができます!

 

 

5. 画質UP:明るさ補正と位相回復精度向上で画質が改善されました!

IHM強度像で生じていた画像の明るさのムラを自動的に補正し,高画質化しました。

IHM強度像で生じていた画像の明るさのムラを自動的に補正し,高画質化しました。

位相回復のパラメータを光学系に合わせて最適化し,形態誤差を0.1%以下に抑えました。

位相回復のパラメータを光学系に合わせて最適化し,形態誤差を0.1%以下に抑えました。

 

6. 操作性UP: 作業フローに合わせたUIで直感的に操作できます!

操作性UP 作業フローに合わせたUIで直感的に操作できます!

 
 
  • スキャンから観察までのユーザー作業フローを見直し,無駄なく操作できるようになりました。
  • ScannerとDataViewerのレイアウトを統一し,二つのソフトウェアの操作感を一致させました。
 

島津が提案する細胞培養工程管理ソリューション

◆「測る技術」と「観る技術」で工程管理に有用な情報を提供します

細胞の計測技術が拓く細胞治療と次世代細胞製造プロセス