APEER

APEER，現已整合到 arivis Cloud 生態系統中，是一個革命性的平台，旨在讓科學界，特別是生命科學、生物學和生物技術領域的研究人員，能夠輕鬆使用先進的人工智慧驅動的影像分析技術。它解決了研究中手動影像分析這一關鍵瓶頸，因為手動分析通常耗時、主觀且難以規模化。透過提供一個直觀的雲端環境，APEER 允許研究人員自動化複雜的分析任務，將原始的顯微鏡影像轉化為定量的、可重複的數據，而無需任何程式設計專業知識。

該平台基於最先進的深度學習演算法建構，使用戶能夠解決傳統方法難以或無法處理的挑戰性分割問題。無論是識別密集培養物中的單個細胞、計算神經元影像中的突觸，還是量化自噬研究中的點狀結構，APEER 都提供了建構和部署針對特定研究需求的客製化人工智慧模型的工具。

如何使用 APEER

APEER 採用使用者友善的引導式工作流程設計，簡化了創建和應用複雜人工智慧模型的過程。典型流程包括以下幾個簡單步驟：

1. 上傳資料：使用者首先將他們的顯微鏡影像安全地傳輸到雲端平台。系統支援科研中使用的各種常見影像格式。
2. 進行標註：為了訓練客製化模型，使用者需要「教」人工智慧識別目標。這透過一個直觀的標註介面完成，使用者只需勾勒或標記幾個感興趣物件的代表性樣本（例如細胞、細胞核、突觸）。
3. 訓練模型：提供標註後，使用者只需點擊一下即可開始模型訓練過程。APEER 強大的雲端基礎設施會處理所有複雜的計算，根據提供的樣本訓練一個深度學習模型（用於語義或實例分割）。
4. 應用與自動化：模型訓練和驗證完成後，即可應用於自動分析大批量影像。這創建了一個標準化和可重複的工作流程，可以處理數千張影像，節省數百小時的人工工作。
5. 審查與匯出：平台提供工具來審查分析結果。然後，可以輕鬆匯出物件計數、大小和強度等定量數據，用於進一步的統計分析和發表。

APEER 的核心功能

• 人工智慧驅動的分割：利用先進的深度學習進行語義（像素級分類）和實例（物件偵測與分離）分割。
• 無程式碼人工智慧模型訓練：直觀的引導式工作流程讓沒有電腦科學背景的研究人員也能訓練自己的客製化人工智慧模型。
• 雲端平台：無需昂貴的本地硬體。提供安全的資料儲存、強大的處理能力，並可從任何地方存取。
• 自動化工作流程：能夠創建端到端的分析流程，以高通量和一致性處理大型資料集。
• 可重複性：確保分析的客觀性，並且在不同使用者、團隊和實驗之間具有可比性，從而提高研究結果的可靠性。
• 協作功能：作為一個雲端平台，它便於團隊成員和合作者之間共享資料、模型和工作流程。

APEER 的使用案例

APEER 功能多樣，可應用於廣泛的生物影像應用：

• 神經科學：自動化計算神經元影像中突觸的繁瑣過程，使研究人員能夠大規模研究神經連接。
• 細胞生物學：透過自動偵測和量化點狀結構來分析細胞自噬等過程，正如 JNCASR 的研究人員所展示的那樣。
• 腫瘤學：分割和計數組織樣本中的癌細胞，以評估腫瘤形態或治療效果。
• 藥物發現：透過自動分析化合物對數千張影像中細胞培養物的影響，進行高通量篩選。

APEER 的優勢特點

與手動或傳統分析方法相比，該平台具有顯著優勢。使用者回報稱節省了數百小時，使他們能夠將注意力從繁瑣的計數轉移到更高級的科學問題上。它極大地提高了處理通量，使得每天可以分析數千個細胞，而不僅僅是幾十個。此外，它消除了手動分析中固有的主觀偏見，從而獲得高度可重複和可靠的數據。透過普及深度學習技術，APEER 使任何生物學家或研究人員都能進行前沿的影像分析。

定價和計劃

APEER（作為 arivis Cloud 的一部分）為新使用者提供免費試用，以探索平台的功能。對於持續使用和存取全部功能，它採用基於訂閱的模式。具體的定價細節通常根據學術實驗室、研究機構和生物技術公司的不同需求，在諮詢後提供。建議有興趣的使用者聯繫其銷售團隊獲取客製化報價。