APEER

APEER, hiện đã được tích hợp vào hệ sinh thái arivis Cloud, là một nền tảng mang tính cách mạng được thiết kế để giúp cộng đồng khoa học, đặc biệt là những người trong lĩnh vực khoa học sự sống, sinh học và công nghệ sinh học, có thể tiếp cận với phân tích hình ảnh tiên tiến do AI điều khiển. Nó giải quyết nút thắt cổ chai quan trọng của việc phân tích hình ảnh thủ công trong nghiên cứu, vốn thường tốn thời gian, chủ quan và khó mở rộng quy mô. Bằng cách cung cấp một môi trường dựa trên đám mây trực quan, APEER cho phép các nhà nghiên cứu tự động hóa các tác vụ phân tích phức tạp, biến đổi hình ảnh kính hiển vi thô thành dữ liệu định lượng, có thể tái lập mà không yêu cầu bất kỳ chuyên môn lập trình nào.

Nền tảng này được xây dựng trên các thuật toán học sâu tiên tiến, cho phép người dùng giải quyết các vấn đề phân đoạn đầy thách thức mà các phương pháp truyền thống khó hoặc không thể thực hiện được. Dù là xác định các tế bào riêng lẻ trong một môi trường nuôi cấy dày đặc, đếm các khớp thần kinh trong hình ảnh tế bào thần kinh, hay định lượng các cấu trúc điểm trong các nghiên cứu về tự thực bào, APEER đều cung cấp các công cụ để xây dựng và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu nghiên cứu cụ thể.

Cách sử dụng APEER

APEER được thiết kế với một quy trình làm việc có hướng dẫn, thân thiện với người dùng, giúp đơn giản hóa quá trình tạo và áp dụng các mô hình AI phức tạp. Quy trình điển hình bao gồm một số bước đơn giản:

1. Tải lên dữ liệu: Người dùng bắt đầu bằng cách tải lên an toàn hình ảnh kính hiển vi của họ lên nền tảng đám mây. Hệ thống hỗ trợ nhiều định dạng hình ảnh phổ biến được sử dụng trong nghiên cứu khoa học.
2. Chú thích: Để huấn luyện một mô hình tùy chỉnh, người dùng cần dạy cho AI biết phải tìm kiếm cái gì. Điều này được thực hiện thông qua một giao diện chú thích trực quan, nơi người dùng chỉ cần phác thảo hoặc đánh dấu một vài ví dụ đại diện của các đối tượng quan tâm (ví dụ: tế bào, nhân, khớp thần kinh).
3. Huấn luyện mô hình: Với các chú thích được cung cấp, người dùng có thể bắt đầu quá trình huấn luyện mô hình chỉ bằng một cú nhấp chuột. Cơ sở hạ tầng đám mây mạnh mẽ của APEER xử lý tất cả các tính toán phức tạp, huấn luyện một mô hình học sâu (cho phân đoạn ngữ nghĩa hoặc phân đoạn đối tượng) dựa trên các ví dụ được cung cấp.
4. Áp dụng & Tự động hóa: Sau khi mô hình được huấn luyện và xác thực, nó có thể được áp dụng để phân tích tự động các lô hình ảnh lớn. Điều này tạo ra một quy trình làm việc được tiêu chuẩn hóa và có thể tái lập, có thể xử lý hàng nghìn hình ảnh, tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc thủ công.
5. Xem xét & Xuất dữ liệu: Nền tảng cung cấp các công cụ để xem xét kết quả phân tích. Dữ liệu định lượng, chẳng hạn như số lượng đối tượng, kích thước và cường độ, sau đó có thể được xuất dễ dàng để phân tích thống kê thêm và xuất bản.

Tính năng chính của APEER

• Phân đoạn dựa trên AI: Sử dụng học sâu tiên tiến cho cả phân đoạn ngữ nghĩa (phân loại cấp pixel) và phân đoạn đối tượng (phát hiện và tách đối tượng).
• Huấn luyện mô hình AI không cần mã: Một quy trình làm việc trực quan, có hướng dẫn cho phép các nhà nghiên cứu không có nền tảng về khoa học máy tính có thể tự huấn luyện các mô hình AI tùy chỉnh của riêng mình.
• Nền tảng dựa trên đám mây: Loại bỏ nhu cầu về phần cứng cục bộ đắt tiền. Cung cấp lưu trữ dữ liệu an toàn, khả năng xử lý mạnh mẽ và khả năng truy cập từ mọi nơi.
• Quy trình làm việc tự động: Cho phép tạo ra các quy trình phân tích từ đầu đến cuối để xử lý các bộ dữ liệu lớn với thông lượng và tính nhất quán cao.
• Khả năng tái lập: Đảm bảo rằng phân tích là khách quan và có thể so sánh được giữa các người dùng, nhóm và thí nghiệm khác nhau, nâng cao độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
• Hợp tác: Là một nền tảng đám mây, nó tạo điều kiện cho việc chia sẻ dữ liệu, mô hình và quy trình làm việc giữa các thành viên trong nhóm và các cộng tác viên.

Các trường hợp sử dụng APEER

APEER rất linh hoạt và có thể được áp dụng cho một loạt các ứng dụng hình ảnh sinh học:

• Khoa học thần kinh: Tự động hóa quá trình tẻ nhạt là đếm các khớp thần kinh trong hình ảnh tế bào thần kinh, cho phép các nhà nghiên cứu nghiên cứu kết nối thần kinh ở quy mô lớn.
• Sinh học tế bào: Phân tích các quá trình tế bào như tự thực bào bằng cách tự động phát hiện và định lượng các cấu trúc điểm, như đã được các nhà nghiên cứu tại JNCASR chứng minh.
• Ung thư học: Phân đoạn và đếm các tế bào ung thư trong các mẫu mô để đánh giá hình thái khối u hoặc hiệu quả của các phương pháp điều trị.
• Khám phá thuốc: Sàng lọc thông lượng cao các hợp chất bằng cách tự động phân tích tác động của chúng lên các môi trường nuôi cấy tế bào từ hàng nghìn hình ảnh.

Ưu điểm của APEER

Nền tảng này mang lại những lợi thế đáng kể so với các phương pháp phân tích thủ công hoặc truyền thống. Người dùng báo cáo đã tiết kiệm hàng trăm giờ, cho phép họ chuyển trọng tâm từ việc đếm tẻ nhạt sang các câu hỏi khoa học ở cấp độ cao hơn. Nó tăng đáng kể thông lượng, cho phép phân tích hàng nghìn tế bào mỗi ngày thay vì chỉ vài chục. Hơn nữa, nó loại bỏ sự thiên vị chủ quan vốn có trong phân tích thủ công, dẫn đến dữ liệu có khả năng tái lập và đáng tin cậy cao. Bằng cách dân chủ hóa quyền truy cập vào học sâu, APEER trao quyền cho bất kỳ nhà sinh vật học hoặc nhà nghiên cứu nào để thực hiện phân tích hình ảnh tiên tiến.

Giá cả và gói dịch vụ

APEER (là một phần của arivis Cloud) cung cấp bản dùng thử miễn phí cho người dùng mới để khám phá các khả năng của nền tảng. Để tiếp tục sử dụng và truy cập đầy đủ các tính năng, nó hoạt động theo mô hình dựa trên đăng ký. Chi tiết về giá cả cụ thể thường được cung cấp theo yêu cầu để phục vụ các nhu cầu khác nhau của các phòng thí nghiệm học thuật, viện nghiên cứu và các công ty công nghệ sinh học. Người dùng quan tâm được khuyến khích liên hệ với đội ngũ bán hàng của họ để nhận báo giá tùy chỉnh.