IN Carta画像解析ソフトウェア

最新のユーザーインターフェースとパワフルな解析機能の組み合わせにより画像から定量的な結果を迅速に取得

ImageXpressシステムとIN Carta画像解析ソフトウェアを連携して、アッセイから結果を素早く、確実に得られます。

IN Cartaソフトウェアは、1枚の画像から複雑な情報を簡単に抽出できます。最新のユーザーインターフェースとパワフルな解析機能で、2D、3D、およびタイムラプスデータから効率的に解析結果を導き出します。機械学習のテクノロジーとガイド付きのワークフローは、最適なユーザーエクスペリエンスを生み出します。高度な表現型の解析を直感的に行うことができ、信頼性の高い結果が得られます。画像解析の専門知識、あるいは面倒な実験パラメーターの微調整やテストは不要です。最も困難で手間がかかる部分はIN Cartaソフトウェアに任せ、ご自身の研究に集中頂くことが可能です。

パワフルな解析力
ガイド付きワークフローと調整可能なバッチ処理により、データ解析効率が向上し、結果算出までの時間が大幅に短縮できます。簡単な設定で解析はスピーディーに、計算は複数のウェルの解析に対して効率的かつ並列に実行されます。
機械学習による分析精度の向上
機械学習を利用して、より多くの情報を活用することでハイコンテントスクリーニングデータの分析精度を向上させ、高い信頼性で新たな発見を導き出します。
簡単な操作性
最新のユーザーエクスペリエンスと最先端のテクノロジーによって、容易にソフトウェアの使い方を習得でき、データ解析への時間効率が向上します。

IN Carta画像解析ソフトウェア

特徴

機械学習
AIを採用したSINAPおよびPhenoglyphsモジュールにより、画像解析ワークフローが改善します。SINAPは、ディープラーニングを利用して画像のセグメンテーションを強化しています。Phenoglyphsでは、機械学習に基づく分類を行い、複雑なデータセットから洞察を得ることができます。
3D解析
真の3D空間で生物学的構造をセグメンテーションし、定量化します。IN Carta VoluMetricsは、オブジェクトをセグメンテーションして有益な情報を抽出する際に、3Dボクセルを操作するアルゴリズムを提供します。
カスタマイズ
実験で得られた画像の参照と確認、画像解析プロトコルの作成、データの処理、解析結果の視覚化を行います。
ワークリスト
親ディレクトリを指定して、目的の画像データセットをワークリストに読み込みます。
バッチ処理
ひとつあるいは複数の解析プロトコルを使用し、バッチ解析モードで複数の実験を解析します。
モニタリング
提示されたすべてのバッチ解析タスクのステータスを一覧し、リアルタイムで進行状態を監視します。

IN Carta SINAP

SINAPは、ディープラーニングのアルゴリズムを用いて、解析の最初のステップであるセグメンテーションにおいてハイコンテントスクリーニングアッセイの精度と信頼性を向上させるモジュールです。SINAPは従来の画像解析法よりも優れたオブジェクトの検出を可能にしています。このステップで抽出される定量的な情報はより正確であるため、これ以降の解析ステップにエラーが伝播することはありません。

SINAPを使用すると、セグメンテーションに悩むことはありません。

高い精度－ディープラーニングは、密集した細胞やSN比の低い画像など、かつてセグメンテーションが困難であったサンプルの精度を維持できます。
高い信頼性－SINAPのモデルは多様な表現型に適用できます。
高い柔軟性－1つのワークフローで、蛍光アッセイや透過光アッセイなど、様々なアプリケーションを処理できます。
アクセス可能－画像処理フローを開発してパラメーターを最適化する必要はありません。アルゴリズムはユーザーが画像に描画して施したアノテーションからセグメンテーションを学習します。

核 (青色)、小胞体 (緑色)、ミトコンドリア (マゼンタ色) のセグメンテーションマスク

IN Carta Phenoglyphs

IN Carta Phenoglyphsソフトウェアモジュールは、高度な機械学習を利用してセグメンテーションされたオブジェクトを分類します。同時に分析できる何百もの細胞の特徴を用いて包括的な表現型プロファイルが作成され、スクリーニングのワークフロー全体に適用することができます。分類に対するこの多変量アプローチは、オブジェクト集団の正確な特性評価を提供し、薬物処理や遺伝子改変によって引き起こされた微妙な表現型の変化を見出すことを可能にします。オルガノイド、スフェロイドを含む、多くの生物学的ターゲットに対して利用することができます。

堅牢－ワークフローにおける斬新な教師なし学習ステップにより、ひとつのクラス内における変動を捉えてバイアスのない巨大なトレーニングセットを素早く構築し、過剰な適合や誤分類の影響を受けにくいモデルを生成します。
包括的－「どのような表現型が存在する可能性があるのか」というような事前の予備知識なしに部分集団を特定する、教師なし学習に基づくクラスタリングから始まるデータ駆動型アプローチにより、データから自然なパターンを見つけ出します。
最適化されたワークフロー－機械学習は、記述的特徴の最適化されたセットを自動的に選択し、クラスを階層化するための複雑なルールセットを形成します。適切な挙動を学習するまでアルゴリズムの予測を確認または修正するだけで、適切な分類が行われます。

IN Carta VoluMetrics

In vivoの器官や組織をより正確に模倣する3D生物学モデルは、疾患の理解を深めるツールとして、また、潜在的な治療法の探索手段として大きな可能性を秘めています。IN Carta VoluMetricsは、IN Cartaの機能を拡張する3D画像解析モジュールで、真の3D空間で生物学的構造をセグメンテーションし、定量化する機能を備えています。

IN Carta VoluMetricsは、オブジェクトをセグメンテーションして有益な情報を抽出する際に、ボクセルを操作するアルゴリズムを提供します。隣接するZ平面でのオブジェクト間の関係が近似でしかない個々のZ平面の解析よりも、サンプルの形態と輝度の分布をより明確に得られます。

密集したスフェロイドにおいて接触するオブジェクトのセグメンテーションの品質を評価するために、ランダムに着色されたセグメンテーションマスク

ImageXpress Confocal HT.ai ハイコンテントイメージングシステム

強力なマルチチャンネルレーザー光源、より深く組織に浸透する共焦点ディスクモジュール、水浸対物レンズおよび最新の機械学習解析ソフトウェア

きわめて複雑な細胞アッセイと3Dアッセイに最適
7波長の高輝度レーザーが、SB比の高い明るい画像を生成
より深くまで組織に浸透し、より鮮明な画像を高い解像度で得るためのスピニング共焦点ディスクテクノロジー
最大4倍高いシグナルと短い露光時間を実現し、感度と画像の鮮明さを向上できる水浸対物レンズ

カスタマーブレークスルー

サクセスストーリー
ETAP LabはSpectraMax i3xを使って、
神経変性疾患の研究を進めています
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