APEER

APEER, jetzt in das arivis Cloud-Ökosystem integriert, ist eine revolutionäre Plattform, die entwickelt wurde, um fortschrittliche, KI-gesteuerte Bildanalyse für die wissenschaftliche Gemeinschaft, insbesondere in den Lebenswissenschaften, der Biologie und der Biotechnologie, zugänglich zu machen. Sie löst den kritischen Engpass der manuellen Bildanalyse in der Forschung, die oft zeitaufwändig, subjektiv und schwer zu skalieren ist. Durch die Bereitstellung einer intuitiven, cloudbasierten Umgebung ermöglicht APEER Forschern, komplexe Analyseaufgaben zu automatisieren und rohe Mikroskopiebilder in quantitative, reproduzierbare Daten umzuwandeln, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.

Die Plattform basiert auf modernsten Deep-Learning-Algorithmen und ermöglicht es den Nutzern, anspruchsvolle Segmentierungsprobleme zu bewältigen, die mit traditionellen Methoden schwierig oder unmöglich sind. Ob es darum geht, einzelne Zellen in einer dichten Kultur zu identifizieren, Synapsen in neuronalen Bildern zu zählen oder Puncta in Autophagie-Studien zu quantifizieren, APEER bietet die Werkzeuge, um maßgeschneiderte KI-Modelle für spezifische Forschungsanforderungen zu erstellen und einzusetzen.

Wie man APEER verwendet

APEER ist mit einem benutzerfreundlichen, geführten Arbeitsablauf konzipiert, der den Prozess der Erstellung und Anwendung anspruchsvoller KI-Modelle vereinfacht. Der typische Prozess umfasst mehrere einfache Schritte:

1. Daten hochladen: Benutzer beginnen damit, ihre Mikroskopiebilder sicher auf die Cloud-Plattform hochzuladen. Das System unterstützt verschiedene gängige Bildformate, die in der wissenschaftlichen Forschung verwendet werden.
2. Annotieren: Um ein benutzerdefiniertes Modell zu trainieren, muss der Benutzer der KI beibringen, wonach sie suchen soll. Dies geschieht über eine intuitive Annotationsschnittstelle, bei der der Benutzer einfach einige repräsentative Beispiele der interessierenden Objekte (z. B. Zellen, Kerne, Synapsen) umreißt oder markiert.
3. Modell trainieren: Mit den bereitgestellten Annotationen kann der Benutzer den Modelltrainingsprozess mit einem einzigen Klick starten. Die leistungsstarke Cloud-Infrastruktur von APEER übernimmt alle komplexen Berechnungen und trainiert ein Deep-Learning-Modell (für semantische oder Instanzsegmentierung) basierend auf den bereitgestellten Beispielen.
4. Anwenden & Automatisieren: Sobald das Modell trainiert und validiert ist, kann es zur automatischen Analyse großer Bildstapel angewendet werden. Dies schafft einen standardisierten und reproduzierbaren Arbeitsablauf, der Tausende von Bildern verarbeiten und Hunderte von Stunden manueller Arbeit einsparen kann.
5. Überprüfen & Exportieren: Die Plattform bietet Werkzeuge zur Überprüfung der Analyseergebnisse. Die quantitativen Daten wie Objektanzahlen, Größen und Intensitäten können dann einfach für weitere statistische Analysen und Veröffentlichungen exportiert werden.

Kernfunktionen von APEER

• KI-gestützte Segmentierung: Nutzt fortschrittliches Deep Learning für semantische (pixelgenaue Klassifizierung) und Instanzsegmentierung (Objekterkennung und -trennung).
• KI-Modelltraining ohne Code: Ein intuitiver, geführter Arbeitsablauf ermöglicht es Forschern ohne Informatik-Hintergrund, ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Modelle zu trainieren.
• Cloud-basierte Plattform: Eliminiert die Notwendigkeit teurer lokaler Hardware. Bietet sichere Datenspeicherung, leistungsstarke Verarbeitungskapazitäten und Zugänglichkeit von überall.
• Automatisierte Arbeitsabläufe: Ermöglicht die Erstellung von End-to-End-Analyse-Pipelines zur Verarbeitung großer Datensätze mit hohem Durchsatz und Konsistenz.
• Reproduzierbarkeit: Stellt sicher, dass die Analyse objektiv und über verschiedene Benutzer, Teams und Experimente hinweg vergleichbar ist, was die Zuverlässigkeit der Forschungsergebnisse erhöht.
• Zusammenarbeit: Als Cloud-Plattform erleichtert sie den Austausch von Daten, Modellen und Arbeitsabläufen zwischen Teammitgliedern und Mitarbeitern.

Anwendungsfälle für APEER

APEER ist vielseitig und kann auf eine breite Palette von biologischen Bildgebungsanwendungen angewendet werden:

• Neurowissenschaften: Automatisierung des mühsamen Prozesses des Zählens von Synapsen in Neuronenbildern, was Forschern ermöglicht, neuronale Konnektivität im großen Maßstab zu untersuchen.
• Zellbiologie: Analyse zellulärer Prozesse wie Autophagie durch automatische Erkennung und Quantifizierung von Puncta, wie von Forschern am JNCASR demonstriert.
• Onkologie: Segmentierung und Zählung von Krebszellen in Gewebeproben zur Beurteilung der Tumormorphologie oder der Wirksamkeit von Behandlungen.
• Wirkstoffentdeckung: Hochdurchsatz-Screening von Verbindungen durch automatische Analyse ihrer Auswirkungen auf Zellkulturen aus Tausenden von Bildern.

Vorteile von APEER

Die Plattform bietet erhebliche Vorteile gegenüber manuellen oder traditionellen Analysemethoden. Benutzer berichten von Einsparungen von Hunderten von Stunden, die es ihnen ermöglichen, ihren Fokus von mühsamer Zählarbeit auf übergeordnete wissenschaftliche Fragen zu verlagern. Sie erhöht den Durchsatz drastisch und ermöglicht die Analyse von Tausenden von Zellen pro Tag anstelle von nur wenigen Dutzend. Darüber hinaus beseitigt sie die subjektive Voreingenommenheit, die der manuellen Analyse innewohnt, was zu hochgradig reproduzierbaren und zuverlässigen Daten führt. Durch die Demokratisierung des Zugangs zu Deep Learning befähigt APEER jeden Biologen oder Forscher, modernste Bildanalyse durchzuführen.

Preise und Pläne

APEER (als Teil von arivis Cloud) bietet eine kostenlose Testversion für neue Benutzer an, um die Funktionen der Plattform zu erkunden. Für die fortgesetzte Nutzung und den Zugriff auf alle Funktionen wird ein abonnementbasiertes Modell verwendet. Spezifische Preisdetails werden in der Regel auf Anfrage bereitgestellt, um den unterschiedlichen Bedürfnissen von akademischen Laboren, Forschungseinrichtungen und Biotech-Unternehmen gerecht zu werden. Interessierte Benutzer werden ermutigt, sich für ein individuelles Angebot an das Vertriebsteam zu wenden.