Descubra o futuro da análise de imagens - Lançada nova versão do Amira-Avizo 2025.1Rede de instrumentos químicos

Thermo Scientific ™ A nova versão 2025.1 do software de análise de visualização 3D da Amira-Avizo foi lançada na semana passada, adicionando recursos avançados de renderização 3D, segmentação de imagens habilitada por IA aprimorada e novas ferramentas adicionais projetadas para melhorar significativamente suas habilidades de análise de imagens.

Uma atualização completa do novo sistema de iluminação com adesivos ambientais e materiais realistas para um nível mais alto de renderização 3D.
A poderosa tecnologia de separação 2.5D mantém a continuidade da estrutura e oferece uma interpretação mais confiável da imagem em perspectiva 3D, reduzindo significativamente o uso de recursos.
Ferramentas de seleção assistida pela IA marcam estruturas de seu interesse com mais rapidez e precisão
A tecnologia de segmentação otimizada baseada em inteligência artificial reduziu o tempo de treinamento em 85% com um novo programa de melhoria dinâmica.
Fornece uma área de trabalho moderna para relatórios de bibliotecas de gráficos de dados para uma visualização abrangente de dados.
Características adicionais: CellposeSAM é usado para permitir segmentação robusta e genérica em diferentes modelos, bem como classificação de objetos baseada em inteligência artificial para classificação e análise automáticas.

Renderização 3D avançada

Apresentar cenas complexas com efeitos de luz realistas e elementos de destaque claros é uma tarefa desafiadora. As formas tradicionais de renderização tendem a fazer com que os detalhes sejam planos, tornando a luz monotónica e dificultando que as pessoas se concentrem nas partes mais importantes dos dados. Na versão mais recente, o Amira-Avizo oferece novas configurações de renderização 3D que trazem visuais incríveis e informativos. Ele introduz tecnologia de renderização aprimorada, controle de luz mais amplo e preciso e ferramentas de foco precisas para que você possa direcionar a atenção para áreas específicas de dados ajustando a profundidade de campo e selecionando o foco exato.

Divisão de imagem habilitada pela IA aprimorada

Pesquisadores em ciências da vida e ciências dos materiais continuam buscando resoluções de imagem mais altas, porque muitas características-chave existem na nanoescala, onde as diferenças sutis determinam a funcionalidade, o desempenho e a confiabilidade. Imagens mais nítidas podem transformar a morfologia obscura em dados mensuráveis e quantitativos, revelando os mecanismos por trás das interações das proteínas, do tecido da membrana, do comportamento do cristal e da dinâmica dos defeitos. À medida que os detalhes da imagem aumentam, a análise da imagem também deve ser melhorada de acordo. Na versão mais recente, o software Amira-Avizo implementa a divisão 2.5D para manter a continuidade da estrutura, fornecendo uma interpretação de imagem mais confiável do que a divisão 2D. Esses modelos inovadores oferecem ambientes 3D com percepção de profundidade sem recursos de imagem significativos.

A imagem mostra a estrutura tridimensional da membrana quística. Fonte dos dados: EMPIAR database 11830 - doi.org/10.1101/2024.12.28.630444.

Escolha auxiliada pela inteligência artificial,

Velocidade de marcação aumentada

Para obter uma divisão de alta qualidade e reconstrução tridimensional, os cientistas devem marcar com precisão a estrutura em questão. A marcação com ferramentas manuais pode levar muito tempo e ser complicada. A versão mais recente do software Amira-Avizo introduz uma nova ferramenta de seleção assistida por inteligência artificial que acelera a rotulação, permitindo uma transformação mais rápida dos dados brutos para os resultados.

Aumento da eficiência das ferramentas de capacitação de IA

e fluidez perfeita no uso

Construir modelos de segmentação poderosos com algoritmos fixos e não adaptativos é um desafio. As melhorias estáticas geram a mesma quantidade de cortes de imagem, independentemente do conteúdo, o que resulta em um fluxo de trabalho rígido que retarda o processo experimental e afeta os resultados. Nesta atualização, introduzimos um processo dinâmico que pode ajustar-se às áreas de interesse definidas e gerar o número óptimo de blocos de imagem aprimorados. Usando apenas 15% do tempo de treinamento, é possível treinar modelos com qualidade e desempenho consideráveis, economizando muito tempo. Novos recursos de IA implementados incluem executar tarefas comuns de gerenciamento de modelos, visualizar o processo de treinamento no TensorBoard, avaliar modelos, visualizar previsões em cada área de interesse e visualizar segmentações.

A imagem mostra a estrutura tridimensional das partículas de rinovírus que infectam as células cancerosas no software Amira-Avizo, que também pode ser apresentada com o novo gerenciador de modelos de IA. Fonte dos dados: Base de dados EMPIAR - 12270.

Simplificar o processo de relatório

A área de trabalho de relatórios está agora incluída na versão 2025.1 do Amira - Avizo, permitindo que você tenha um controle rigoroso sobre modelos de relatórios personalizados e a geração eficiente de relatórios automatizados. Esta nova área de trabalho facilita a conversão de resultados 3D em documentos confiáveis, com um processo mais econômico e consistente.

A imagem mostra um exemplo de relatório.

A amostra é uma fibra composta usada para automóveis.

Classificação de objetos CellposeSAM e AI

Como fluxo de trabalho adicional

Os novos recursos estão disponíveis com apenas um clique e são compatíveis com a versão 2025.1. Estes são pacotes de atualização gratuitos que implementam novos ou substituem fluxos de trabalho antigos.

Partição de instância Xtra: Partição de instância rápida e de alta qualidade de imagens 2D com o método Cellpose-SAM.
Classifica objetos em dados segmentados com base em diferentes características para identificar suas subcategorias.

Demonstração de exemplo de partículas de bateria usando a extensão de divisão de instâncias (esquerda)

E uma demonstração parcial de exemplos de baterias revestidas (à direita).