APEER

APEER, agora integrado ao ecossistema arivis Cloud, é uma plataforma revolucionária projetada para tornar a análise de imagens avançada e orientada por IA acessível à comunidade científica, especialmente nas áreas de ciências da vida, biologia e biotecnologia. Ele aborda o gargalo crítico da análise manual de imagens em pesquisa, que é frequentemente demorada, subjetiva e difícil de escalar. Ao fornecer um ambiente intuitivo e baseado em nuvem, o APEER permite que os pesquisadores automatizem tarefas complexas de análise, transformando imagens brutas de microscopia em dados quantitativos e reprodutíveis, sem exigir qualquer conhecimento de programação.

A plataforma é construída sobre algoritmos de deep learning de última geração, permitindo que os usuários enfrentem problemas desafiadores de segmentação que são difíceis ou impossíveis com métodos tradicionais. Seja identificando células individuais em uma cultura densa, contando sinapses em imagens neuronais ou quantificando puncta em estudos de autofagia, o APEER fornece as ferramentas para construir e implantar modelos de IA personalizados, adaptados às necessidades específicas da pesquisa.

Como usar o APEER

O APEER foi projetado com um fluxo de trabalho guiado e amigável que simplifica o processo de criação e aplicação de modelos sofisticados de IA. O processo típico envolve várias etapas simples:

1. Upload de Dados: Os usuários começam fazendo o upload seguro de suas imagens de microscopia para a plataforma na nuvem. O sistema suporta vários formatos de imagem comuns usados em pesquisa científica.
2. Anotação: Para treinar um modelo personalizado, o usuário precisa ensinar à IA o que procurar. Isso é feito através de uma interface de anotação intuitiva, onde o usuário simplesmente contorna ou marca alguns exemplos representativos dos objetos de interesse (por exemplo, células, núcleos, sinapses).
3. Treinamento do Modelo: Com as anotações fornecidas, o usuário pode iniciar o processo de treinamento do modelo com um único clique. A poderosa infraestrutura em nuvem do APEER lida com todos os cálculos complexos, treinando um modelo de deep learning (para segmentação semântica ou de instância) com base nos exemplos fornecidos.
4. Aplicação e Automação: Uma vez que o modelo é treinado e validado, ele pode ser aplicado para analisar grandes lotes de imagens automaticamente. Isso cria um fluxo de trabalho padronizado e reprodutível que pode processar milhares de imagens, economizando centenas de horas de trabalho manual.
5. Revisão e Exportação: A plataforma fornece ferramentas para revisar os resultados da análise. Os dados quantitativos, como contagens de objetos, tamanhos e intensidades, podem ser facilmente exportados para análise estatística posterior e publicação.

Recursos principais do APEER

• Segmentação Alimentada por IA: Utiliza deep learning avançado para segmentação semântica (classificação em nível de pixel) e de instância (detecção e separação de objetos).
• Treinamento de Modelos de IA Sem Código: Um fluxo de trabalho intuitivo e guiado permite que pesquisadores sem formação em ciência da computação treinem seus próprios modelos de IA personalizados.
• Plataforma Baseada em Nuvem: Elimina a necessidade de hardware local caro. Fornece armazenamento seguro de dados, poderosas capacidades de processamento e acessibilidade de qualquer lugar.
• Fluxos de Trabalho Automatizados: Permite a criação de pipelines de análise de ponta a ponta para processar grandes conjuntos de dados com alto rendimento e consistência.
• Reprodutibilidade: Garante que a análise seja objetiva e comparável entre diferentes usuários, equipes e experimentos, aumentando a confiabilidade dos resultados da pesquisa.
• Colaboração: Como uma plataforma em nuvem, facilita o compartilhamento de dados, modelos e fluxos de trabalho entre membros da equipe e colaboradores.

Casos de uso para APEER

O APEER é versátil e pode ser aplicado a uma ampla gama de aplicações de imagem biológica:

• Neurociência: Automatizando o tedioso processo de contagem de sinapses em imagens de neurônios, permitindo que os pesquisadores estudem a conectividade neural em escala.
• Biologia Celular: Analisando processos celulares como a autofagia, detectando e quantificando automaticamente puncta, como demonstrado por pesquisadores do JNCASR.
• Oncologia: Segmentando e contando células cancerígenas em amostras de tecido para avaliar a morfologia do tumor ou a eficácia de tratamentos.
• Descoberta de Medicamentos: Triagem de alto rendimento de compostos, analisando automaticamente seus efeitos em culturas de células a partir de milhares de imagens.

Vantagens do APEER

A plataforma oferece vantagens significativas sobre os métodos de análise manual ou tradicional. Os usuários relatam economizar centenas de horas, permitindo que mudem o foco da contagem tediosa para questões científicas de nível superior. Aumenta drasticamente a produtividade, permitindo a análise de milhares de células por dia em vez de apenas algumas dezenas. Além disso, remove o viés subjetivo inerente à análise manual, levando a dados altamente reprodutíveis e confiáveis. Ao democratizar o acesso ao deep learning, o APEER capacita qualquer biólogo ou pesquisador a realizar análises de imagem de ponta.

Preços e planos

O APEER (como parte do arivis Cloud) oferece um teste gratuito para novos usuários explorarem as capacidades da plataforma. Para uso contínuo e acesso a todos os recursos, opera em um modelo baseado em assinatura. Detalhes de preços específicos são normalmente fornecidos mediante solicitação para atender às diversas necessidades de laboratórios acadêmicos, instituições de pesquisa e empresas de biotecnologia. Os usuários interessados são incentivados a entrar em contato com a equipe de vendas para um orçamento personalizado.