APEER

APEER，现已整合到 arivis Cloud 生态系统中，是一个革命性的平台，旨在让科学界，特别是生命科学、生物学和生物技术领域的研究人员，能够轻松使用先进的人工智能驱动的图像分析技术。它解决了研究中手动图像分析这一关键瓶颈，因为手动分析通常耗时、主观且难以规模化。通过提供一个直观的云端环境，APEER 允许研究人员自动化复杂的分析任务，将原始的显微镜图像转化为定量的、可重复的数据，而无需任何编程专业知识。

该平台基于最先进的深度学习算法构建，使用户能够解决传统方法难以或无法处理的挑战性分割问题。无论是识别密集培养物中的单个细胞、计算神经元图像中的突触，还是量化自噬研究中的点状结构，APEER 都提供了构建和部署针对特定研究需求的定制化人工智能模型的工具。

如何使用 APEER

APEER 采用用户友好的引导式工作流程设计，简化了创建和应用复杂人工智能模型的过程。典型流程包括以下几个简单步骤：

1. 上传数据：用户首先将他们的显微镜图像安全地上传到云平台。系统支持科研中使用的各种常见图像格式。
2. 进行标注：为了训练定制模型，用户需要“教”人工智能识别目标。这通过一个直观的标注界面完成，用户只需勾勒或标记几个感兴趣对象的代表性样本（例如细胞、细胞核、突触）。
3. 训练模型：提供标注后，用户只需单击一下即可开始模型训练过程。APEER 强大的云基础设施会处理所有复杂的计算，根据提供的样本训练一个深度学习模型（用于语义或实例分割）。
4. 应用与自动化：模型训练和验证完成后，即可应用于自动分析大批量图像。这创建了一个标准化和可重复的工作流程，可以处理数千张图像，节省数百小时的人工工作。
5. 审查与导出：平台提供工具来审查分析结果。然后，可以轻松导出对象计数、大小和强度等定量数据，用于进一步的统计分析和发表。

APEER 的核心功能

• 人工智能驱动的分割：利用先进的深度学习进行语义（像素级分类）和实例（对象检测与分离）分割。
• 无代码人工智能模型训练：直观的引导式工作流程让没有计算机科学背景的研究人员也能训练自己的定制人工智能模型。
• 云端平台：无需昂贵的本地硬件。提供安全的数据存储、强大的处理能力，并可从任何地方访问。
• 自动化工作流程：能够创建端到端的分析流程，以高通量和一致性处理大型数据集。
• 可重复性：确保分析的客观性，并且在不同用户、团队和实验之间具有可比性，从而提高研究结果的可靠性。
• 协作功能：作为一个云平台，它便于团队成员和合作者之间共享数据、模型和工作流程。

APEER 的使用案例

APEER 功能多样，可应用于广泛的生物成像应用：

• 神经科学：自动化计算神经元图像中突触的繁琐过程，使研究人员能够大规模研究神经连接。
• 细胞生物学：通过自动检测和量化点状结构来分析细胞自噬等过程，正如 JNCASR 的研究人员所展示的那样。
• 肿瘤学：分割和计数组织样本中的癌细胞，以评估肿瘤形态或治疗效果。
• 药物发现：通过自动分析化合物对数千张图像中细胞培养物的影响，进行高通量筛选。

APEER 的优势特点

与手动或传统分析方法相比，该平台具有显著优势。用户报告称节省了数百小时，使他们能够将注意力从繁琐的计数转移到更高级的科学问题上。它极大地提高了处理通量，使得每天可以分析数千个细胞，而不仅仅是几十个。此外，它消除了手动分析中固有的主观偏见，从而获得高度可重复和可靠的数据。通过普及深度学习技术，APEER 使任何生物学家或研究人员都能进行前沿的图像分析。

定价和计划

APEER（作为 arivis Cloud 的一部分）为新用户提供免费试用，以探索平台的功能。对于持续使用和访问全部功能，它采用基于订阅的模式。具体的定价细节通常根据学术实验室、研究机构和生物技术公司的不同需求，在咨询后提供。建议有兴趣的用户联系其销售团队获取定制报价。