Nền tảng Nikon NIS-Elements là một khoản đầu tư đáp ứng các giao thức, công nghệ và thành phần hệ thống luôn thay đổi. Với khả năng nâng cấp và dễ dàng đào tạo và điều hướng của NIS-Elements, bạn sẽ tạo ra một nguồn tài nguyên có thể được truyền lại qua nhiều thế hệ trong phòng thí nghiệm và quá trình chuyển đổi nghiên cứu của mình.
Tổng quan & Tính năng
NIS-Elements là giải pháp hình ảnh tổng thể cho nghiên cứu của bạn
Nền tảng phần mềm linh hoạt để điều khiển kính hiển vi Nikon và các thành phần của bên thứ 3 , với các công cụ lập trình tùy chỉnh mạnh mẽ để thu thập và phân tích hình ảnh.
Các đặc tính
Tận dụng tối đa thử nghiệm của bạn
Phần mềm NIS-Elements, cốt lõi trong sứ mệnh thiết kế và sản phẩm của Nikon, được xây dựng hướng đến hiệu suất. Nikon mong muốn tất cả khách hàng của mình có thể ghi lại và tận dụng tối đa từng thành phần hệ thống. Hãy chạy timelapse nhanh nhất có thể để đáp ứng nhu cầu hình ảnh khoa học, hoặc có thể chụp ảnh, di chuyển sân khấu, chụp Z và giữ nét mà không làm gián đoạn các sự kiện quan trọng trong cuộc sống mà bạn muốn khám phá và nghiên cứu.
Một nền tảng phần mềm cho tất cả các hệ thống hình ảnh
Nikon cũng tin rằng việc có một nền tảng phần mềm duy nhất cho tất cả các phương thức hình ảnh là vô cùng quan trọng. NIS-Elements cung cấp cùng một giao diện, khả năng điều khiển, quy trình làm việc và thuật ngữ cho dù được sử dụng cho hình ảnh trường rộng, cộng hưởng hay siêu phân giải. Với một nền tảng học tập, người dùng có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các hệ thống kính hiển vi khi ứng dụng của họ yêu cầu các phương thức hình ảnh khác nhau. Kết quả hình ảnh từ các hệ thống Nikon khác nhau cũng có thể được kết hợp và phân tích dễ dàng để mở rộng hướng nghiên cứu của bạn.
Phát triển cùng với nghiên cứu của bạn
Phần mềm luôn được cải tiến, luôn biến đổi theo nhu cầu nghiên cứu. Với NIS-Elements, bạn có thể tiếp tục phát triển hệ thống theo thời gian (ví dụ: nâng cấp đầu dò, thêm đầu dò, thay đổi nguồn sáng, thêm kính hiển vi cộng hưởng, bổ sung chức năng thông lượng cao, v.v.).
Hoàn toàn tùy chỉnh theo nghiên cứu của bạn
Từ việc lựa chọn và tối ưu hóa phần cứng riêng lẻ đến việc tinh chỉnh các quy trình thu thập và phân tích nhị phân đa kênh tùy chỉnh – bạn hoàn toàn kiểm soát việc điều chỉnh và tạo ra một hệ thống được xây dựng và lấy cảm hứng từ trí tưởng tượng của bạn.
Chia sẻ dữ liệu của bạn
NIS-Elements được thiết kế để “xuất dữ liệu” của bạn. Có nhiều tùy chọn xuất tệp và dữ liệu để di chuyển tệp, siêu dữ liệu và kết quả phân tích sang các định dạng khác, các nền tảng phần mềm khác, và thậm chí chia sẻ dữ liệu giữa các chương trình để tận dụng các thành phần khác trong quy trình nghiên cứu của bạn.
Tham gia cộng đồng NIS-Elements
Nikon tự hào triển khai các tính năng mới và phức tạp, đồng thời tiếp tục nâng cao các chức năng cốt lõi theo những cách độc đáo và hợp lý. Hãy trải nghiệm NIS-Elements và cảm nhận lý do tại sao nhiều người chọn NIS-Elements làm nền tảng hỗ trợ khoa học của họ.
Điều khiển và giám sát từ xa
NIS-Elements có thể được khởi động và điều khiển từ máy tính từ xa thông qua kết nối mạng bằng Giao thức Máy tính Từ xa (RDP) của Windows. Việc vận hành kính hiển vi và phân tích hình ảnh thu được từ xa có thể được thực hiện từ máy tính ở vị trí khác ngoài vị trí của thiết bị thí nghiệm. Nhờ tính năng này, người dùng có thể giám sát các quy trình thí nghiệm từ máy tính tại nhà hoặc bất kỳ nơi nào khác, nếu có bất kỳ sự cố nào xảy ra trong quá trình thí nghiệm, nguyên nhân có thể được xác định mà không cần đến phòng thí nghiệm, và việc chụp ảnh trong thời gian dài có thể được thực hiện hiệu quả.
Không cần cài đặt NIS-Elements trên máy tính từ xa, giúp loại bỏ nhu cầu bảo vệ giấy phép quá mức và giảm thời gian cũng như chi phí.
*Windows là nhãn hiệu đã đăng ký hoặc nhãn hiệu của Tập đoàn Microsoft tại Hoa Kỳ và/hoặc các quốc gia khác. Mỗi thiết bị yêu cầu phải đáp ứng các điều kiện nhất định để kết nối máy tính từ xa. Vui lòng liên hệ với chúng tôi để biết thêm chi tiết.
Cuốn sách nhỏ
Tải xuống Tài liệu quảng cáo NIS-Elements (5,02MB)
Nghiên cứu nâng cao NIS-Elements
Được tối ưu hóa cho các ứng dụng nghiên cứu nâng cao, gói phần mềm hàng đầu của Nikon có tính năng thu thập hình ảnh hoàn toàn tự động, điều khiển thiết bị tiên tiến và các công cụ phân tích và trực quan hóa mạnh mẽ.
Nghiên cứu cơ bản NIS-Elements
Được phát triển cho các ứng dụng nghiên cứu tiêu chuẩn như phân tích và ghi lại hình ảnh huỳnh quang, NIS-Elements BR có khả năng thu thập dữ liệu lên đến bốn chiều và khả năng điều khiển thiết bị tiên tiến.
NIS-Elements D
Gói phần mềm lưu trữ ảnh. Bao gồm các công cụ đo lường và báo cáo cơ bản.
NIS-Elements Confocal & Độ phân giải nâng cao
Gói phần mềm tích hợp các chức năng điều khiển thu thập hình ảnh cộng hưởng và phân tích hình ảnh tiên tiến.
NIS-Elements HC
Giải pháp toàn diện từ thu thập đến phân tích cho các ứng dụng hình ảnh có nội dung cao. Quy trình làm việc liền mạch từ kính hiển vi và điều khiển thiết bị ngoại vi đến phân tích và quản lý dữ liệu.
NIS.ai
Nâng tầm hình ảnh và phân tích kính hiển vi
Trí tuệ nhân tạo (AI) và các phương pháp học sâu đang biến những nhiệm vụ tưởng chừng như bất khả thi thành hiện thực. Từ việc khôi phục độ tương phản đến cải thiện tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu, hay những phương pháp mới để quản lý các thông số thu nhận hình ảnh đầy thách thức hoặc phân đoạn hình ảnh vốn trước đây rất khó khăn hoặc gần như bất khả thi, giờ đây những phương pháp này có thể được tự động hóa nhờ AI.
Bộ NIS.ai của NIS-Elements bao gồm nhiều mô-đun và chức năng khác nhau giúp mở rộng nền tảng NIS-Elements bằng cách xây dựng các giải pháp phù hợp cho việc thu thập, trực quan hóa và phân tích.
Phân khúc AI
Ngưỡng thông thường
Trí tuệ nhân tạo
Hình ảnh thôCác phép đo cường độ được mong muốn thực hiện dọc theo lớp vỏ nhân của tế bào. Phương pháp phân đoạn thông thường không thể phân biệt được cấu trúc tế bào và bỏ sót một số tế bào. Phương pháp phân đoạn được đào tạo bằng AI có thể nhận dạng và xác định lớp vỏ nhân thành công.
Dữ liệu trường rộng có thể bị ảnh hưởng bởi ánh sáng phân tán và không rõ nét, nhưng các công cụ dựa trên AI có thể khôi phục hình ảnh có độ tương phản cao bằng cách loại bỏ nhiễu và mờ.
Các tính năng chính
Mô-đun Clarify.ai
Clarify.ai sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động loại bỏ hiện tượng mờ khỏi hình ảnh kính hiển vi huỳnh quang.
Clarify.ai sử dụng các công nghệ Nikon mới được thực hiện trên bộ xử lý đồ họa (GPU) để tận dụng độ rõ nét nhanh chóng và hiệu quả trong hình ảnh thường bị mờ do ánh sáng ngoài tiêu cự.
Mô-đun này được đào tạo trước để nhận dạng tín hiệu huỳnh quang phát ra từ các mặt phẳng ngoài tiêu điểm và có thể tự động loại bỏ thành phần mờ này khỏi hình ảnh, để lại các cấu trúc trong tiêu điểm và có thể được sử dụng trên bất kỳ tập dữ liệu 2D hoặc 3D trường rộng, máy dò hoặc độ phóng đại nào mà không cần đào tạo AI hoặc đưa vào độ lệch từ các cài đặt người dùng phức tạp.
Làm rõ.ai
Nguyên bản
Làm rõ.ai
Nguyên bảnHình ảnh trường rộng 2D đa kênh 20x của lát cắt mô phân tán trước và sau khi áp dụng Clarify.ai
Mô-đun xử lý và phân tích NIS.ai
Mô-đun xử lý và phân tích NIS.ai bao gồm các công cụ chuyên dụng nhằm cải thiện và nâng cao hiệu quả trong việc thu thập dữ liệu và đơn giản hóa các quy trình phân tích phức tạp hoặc khó khăn trước đây.
Chuyển đổi.ai
Bằng cách nhận dạng các mẫu có trong hai kênh hình ảnh khác nhau, Convert.ai có thể được đào tạo để dự đoán kênh thứ hai sẽ trông như thế nào khi chỉ thu được kênh thứ nhất.
Thông thường, điều này có thể được sử dụng như một công cụ phân đoạn cho các phương pháp tiếp cận không nhãn, hoặc chụp ảnh mà không bị kích thích gần UV gây hại. Khi mạng nơ-ron học được mẫu chung của hai kênh, thì trong các thí nghiệm tiếp theo, kênh thứ hai không còn cần thiết phải được thu thập nữa. Kết quả là, cả thông lượng thu thập lẫn khả năng sống của mẫu vật đều tăng lên.
Chuyển đổi.ai
Nguyên bảnEnhance.ai
Một số mẫu huỳnh quang thể hiện tín hiệu rất thấp và khó có thể hình dung hoặc trích xuất thông tin chi tiết để phân đoạn.
Ngoài ra, nhiều mẫu trong số này rất nhạy cảm với ánh sáng hoặc hiện tượng tẩy trắng do ánh sáng và cần phải chụp ảnh càng nhanh càng tốt.
Enhance.ai có thể khôi phục chi tiết bằng cách huấn luyện mạng lưới hình ảnh phơi sáng đúng trông như thế nào. Sau đó, công thức này có thể được áp dụng cho các ảnh thiếu sáng để khôi phục chi tiết, phục vụ cho việc phân tích sâu hơn.
Enhance.ai
Nguyên bảnSegment.ai
Một số hình ảnh gần như không thể phân đoạn bằng các phương pháp ngưỡng cường độ truyền thống. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể được huấn luyện bằng cách phân loại các cấu trúc quan tâm của con người mà không thể dễ dàng xác định bằng phương pháp ngưỡng cường độ và xử lý hình ảnh truyền thống bằng Segment.ai.
Bằng cách theo dõi các đặc điểm quan tâm và đào tạo chúng so với hình ảnh cơ bản, mạng nơ-ron có thể học và áp dụng phân đoạn cho các hình ảnh tương tự, nhận dạng các đặc điểm trước đây chỉ có thể xác định được bằng các phương pháp theo dõi thủ công tỉ mỉ.
Segment.ai
Nguyên bảnChức năng Denoise.ai
Được tích hợp trong gói cốt lõi AR NIS-Elements, Denoise.ai có thể được áp dụng cho ảnh confocal để loại bỏ nhiễu ảnh. Tất cả ảnh đều chứa nhiễu ảnh, một loại nhiễu phân phối Poisson liên quan đến việc lấy mẫu rời rạc (thu thập ảnh) của một sự kiện liên tục. Khi mức tín hiệu giảm, sự đóng góp của nhiễu ảnh tăng lên và kết quả là ảnh nhiễu, tuân theo hàm căn bậc hai. Do đó, nhiễu này được mô hình hóa trong mạng nơ-ron và không cần phải đào tạo thêm.
Với các kỹ thuật huỳnh quang mới giúp giảm cường độ và tăng tốc độ thu nhận, Denoise.ai có thể nhận dạng và loại bỏ thành phần nhiễu ảnh, tăng độ rõ nét và cho phép rút ngắn thời gian phơi sáng hoặc phơi sáng nhiều mẫu vật hơn trong khi vẫn duy trì khả năng sống.
Denoise.ai
Nguyên bảnDenoise.ai có thể được áp dụng để loại bỏ thành phần nhiễu ảnh trong khi vẫn giữ nguyên cấu trúc cơ bản và các giá trị cường độ.
Không cần kỹ năng lập trình
Clarify.ai và Denoise.ai là các mạng học sâu được đào tạo trước và không yêu cầu bất kỳ cài đặt hoặc tham số bổ sung nào để tự động áp dụng các công cụ này vào hình ảnh.
Mô-đun Xử lý và Phân tích NIS.ai sử dụng dữ liệu đào tạo để nhắm mục tiêu và giải quyết cụ thể các tham số thử nghiệm do người dùng xác định: mô-đun này sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để học từ dữ liệu đào tạo được gắn nhãn được tạo ra bằng cách phân đoạn thông thường hoặc theo dõi có sự hỗ trợ của con người trên một tập hợp con nhỏ các mẫu đại diện.
Khi sử dụng mô-đun, giao diện phần mềm giúp dễ dàng áp dụng phương pháp học sâu phức tạp vào dữ liệu mẫu, loại bỏ nhu cầu thiết kế mạng nơ-ron phức tạp và áp dụng dữ liệu đào tạo vào đó.
Các công cụ tự động lấy dữ liệu đào tạo này và áp dụng mạng nơ-ron để nhận dạng các mẫu. Công thức đào tạo kết quả sau đó có thể được áp dụng lặp lại và đáng tin cậy cho các mẫu tương tự để xử lý hoặc phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ nhanh hơn đáng kể so với các kỹ thuật truyền thống.
GA3: một quy trình phân tích với khả năng AI
Sử dụng NIS-Elements General Analysis (GA3), nhiều công cụ phân đoạn thông thường và AI có thể được kết hợp để tạo ra các quy trình đo lường dữ liệu được tùy chỉnh cho một thí nghiệm cụ thể. Các quy trình này có thể được áp dụng trên nhiều hình ảnh, nhiều lần chạy thí nghiệm hoặc dữ liệu có hàm lượng cao.
Vì GA3 có thể tùy chỉnh tự do, nên nó có thể dễ dàng thích ứng với các quy trình thử nghiệm mới. Các quy trình cũng có thể được nhúng trong quá trình thu thập dữ liệu thử nghiệm.
Phân tích Tổng quát được sử dụng để áp dụng Convert.ai vào ảnh trường sáng để đánh dấu nhân tế bào, và Denoise.ai vào các kênh huỳnh quang nhiễu. Các kênh đã chuyển đổi sau đó có thể được theo dõi theo thời gian để đo chuyển động của tế bào. Quy trình này sau đó được áp dụng cho nhiều tập dữ liệu để đo lường dữ liệu.
Sử dụng NIS.ai như một phần của quy trình xử lý hình ảnh
Các công cụ NIS.ai có thể được kết hợp với tất cả các tính năng khác của nền tảng NIS-Elements để phát triển các giao thức hình ảnh và phân tích mục tiêu từ đếm cơ bản đến phát hiện và phân tích kiểu hình hiếm gặp hoặc chọn lọc.
Điều này có thể được kết hợp sau khi thu thập hoặc có tác động lớn hơn, như một phần không thể thiếu của giao thức thử nghiệm để kết quả phân tích Thu thập thông minh NIS-Elements thu được trong quá trình chạy thử nghiệm hướng dẫn các thông số thử nghiệm theo các hướng khác nhau.
Bằng cách sử dụng trình hướng dẫn thử nghiệm JOBS, bạn có thể tạo các thử nghiệm tùy chỉnh với các nhiệm vụ phân tích nhúng và các nhánh dựa trên kết quả phân tích, cho phép đạt năng suất cao hơn và thu thập dữ liệu có mục tiêu hơn.
Ví dụ về việc sử dụng Segment.ai trong một lần chạy thử nghiệm để phân tích vị trí XY khi chúng được ghi lại và tìm kiếm các kiểu hình cụ thể. Khi tìm thấy tế bào mục tiêu, một thí nghiệm kích thích sẽ được thực hiện. Nếu không tìm thấy tế bào mục tiêu, thí nghiệm sẽ chuyển sang vị trí XY tiếp theo.
Kết quả định lượng
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được chấp nhận rộng rãi trong chẩn đoán hình ảnh và là một công cụ ngày càng phổ biến cho nhiều ứng dụng. Sức hấp dẫn của nó so với các phương pháp toán học truyền thống nằm ở tốc độ và độ chính xác đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải có khả năng xác thực kết quả tính toán AI và sử dụng chúng một cách phù hợp cho phân tích tính toán.
Phần mềm NIS-Elements cung cấp phản hồi trong quá trình đào tạo để chỉ ra mức độ tin cậy của mạng nơ-ron được đào tạo trong việc cung cấp kết quả chính xác, cũng như một số công cụ phân tích và quy trình làm việc để xác thực hiệu quả của mạng nơ-ron hoặc cho phép dễ dàng so sánh dữ liệu AI với dữ liệu thực tế.
Nghiên cứu nâng cao NIS-Elements
Gói NIS-Elements hàng đầu của Nikon
Được tối ưu hóa cho các ứng dụng nghiên cứu nâng cao, gói phần mềm hàng đầu của Nikon có tính năng thu thập hình ảnh hoàn toàn tự động, điều khiển thiết bị tiên tiến và các công cụ phân tích và trực quan hóa mạnh mẽ.
Các tính năng chính
Giành được
- Từ hình ảnh đơn chiều đến đa chiều
- Hiển thị trực quan các tập dữ liệu đa chiều với nhiều tùy chọn xem (ví dụ: lát cắt, khối lượng, thời gian, phổ, nhị phân, v.v.), quản lý dữ liệu dễ dàng và sẵn sàng xuất
- Vượt ra ngoài việc chụp ảnh
- Kích thích bằng ánh sáng
- Sự tưới máu
- Các phép đo thời gian thực (ví dụ Ca2 + , FRET) trong quá trình thu thập hình ảnh
- Hình ảnh không có ràng buộc hoặc hạn chế với JOBS
- Xây dựng quy trình thu thập dữ liệu của bạn theo cách riêng với lập trình đồ họa
- Thu thập thông minh với JOBS và Phân tích chung (GA)
- Để kết quả quyết định các thông số thu thập với quy trình làm việc có điều kiện
- Chỉ thu thập dữ liệu có ý nghĩa
- Giảm thời gian dành cho khai thác dữ liệu
- Hiệu suất thiết bị được tối đa hóa
- NIS-Elements được thiết kế để tối ưu hóa tốc độ mà tất cả các thành phần có thể thực hiện
- Tối đa hóa việc sử dụng thiết bị thông qua kích hoạt phần cứng
- Cho phép chụp ảnh nhanh nhất có thể để chụp ảnh và theo dõi các sự kiện sinh học nhanh
- Loại bỏ sự tiếp xúc với ánh sáng không cần thiết, kéo dài tuổi thọ của mẫu trong thời gian dài
- Nhà tích hợp bên thứ 3 lớn nhất trong ngành
- Dễ dàng tích hợp và kiểm soát các thiết bị không phải của Nikon để thực hiện các thí nghiệm được tùy chỉnh hoàn toàn
- Nhanh chóng thích ứng với nhu cầu nghiên cứu thay đổi bằng cách sử dụng các thiết bị của bên thứ 3
Định lượng
- Từ các phép đo thủ công đơn giản đến việc thu thập dữ liệu tự động của hàng trăm thông số
- Bộ công cụ xử lý hình ảnh và nhị phân đầy đủ trong Phân tích chung (GA)
- Hộp công cụ phân tích phần mềm nhị phân đa kênh
- Theo dõi và đo lường 2D và 3D
- Phân tích thời gian thực về động lực của tế bào sống trong quá trình thu thập
- Đo lường dựa trên cường độ
- Các phép đo dựa trên hình thái
- Theo dõi đối tượng
Xử lý và hình dung
- Dễ dàng xem hình ảnh lớn được ghép/khâu
- Chế độ xem Độ sâu tiêu cự mở rộng (EDF) độc đáo để tạo ra hình ảnh chiếu 2D đẹp, độ tương phản cao, lấy nét chính xác từ dữ liệu 3D (tùy chọn)
- Thuật toán giải mã 3D và 2D tiên tiến để mở rộng độ phân giải
- Các tùy chọn trực quan độc đáo như chế độ xem XYT (kymograph 3D)
Xuất bản
- Nhiều định dạng hình ảnh
- Trình tạo phim nâng cao có chú thích
- Dễ dàng kết hợp hình ảnh và kết quả phân tích để tạo ra những hình ảnh đẹp
- Xuất dữ liệu sang Excel, Matlab hoặc bất kỳ phần mềm của bên thứ ba hoặc khách hàng nào
Hãy tự mình trải nghiệm…hãy thử phương pháp giải xoắn của chúng tôi miễn phí!
NIS-Elements cung cấp các mô-đun giải mã 3D và 2D tiên tiến để cải thiện chất lượng hình ảnh. Hãy tải hình ảnh của bạn lên trang web thử nghiệm giải mã NIS-Elements của chúng tôi để xem sự khác biệt.
Đã giải xoắn
Nguyên bảnNghiên cứu cơ bản NIS-Elements
Phần mềm chụp ảnh kính hiển vi được thiết kế để thu thập và điều khiển thiết bị cho các ứng dụng nghiên cứu tiêu chuẩn, yêu cầu chụp ảnh bốn chiều.
Được phát triển cho các ứng dụng nghiên cứu tiêu chuẩn như phân tích và ghi lại hình ảnh huỳnh quang, NIS-Elements BR có khả năng thu thập dữ liệu lên đến bốn chiều và khả năng điều khiển thiết bị tiên tiến.
Các tính năng chính
Thu thập và kiểm soát thiết bị cho các ứng dụng nghiên cứu tiêu chuẩn
- Hình ảnh đa chiều cơ bản
- Tích hợp tất cả các bộ phận chuyển động để bạn có thể tập trung vào khoa học và dữ liệu
- Đo lường
- Cường độ, ROI, Đếm, Hình thái
- Ghép ảnh lớn
- Hiển thị dữ liệu đa kênh và tua nhanh thời gian
- Chế độ xem Độ sâu tiêu cự mở rộng (EDF) độc đáo để tạo ra hình ảnh chiếu 2D đẹp, độ tương phản cao, lấy nét chính xác từ dữ liệu 3D (tùy chọn)
NIS-Elements D
Gói NIS-Elements dành cho tài liệu ảnh của Nikon
Gói phần mềm lưu trữ ảnh. Bao gồm các công cụ đo lường và báo cáo cơ bản.
* NIS-Elements D không dùng để chẩn đoán lâm sàng.
Dễ dàng chụp, xử lý và lưu trữ
- Điều khiển camera dễ dàng và cài đặt trước
- Chụp ảnh linh hoạt: Điều khiển XY, Z tự động hoặc Timelapse
- Đo lường thủ công và tự động
- Đếm và hình thái
- Chú thích các tập dữ liệu của bạn
- Chế độ xem Độ sâu tiêu cự mở rộng (EDF) độc đáo để tạo ra hình ảnh chiếu 2D đẹp, độ tương phản cao, lấy nét chính xác từ dữ liệu 3D (tùy chọn)
- Chụp ảnh dải động cao (HDR) kết hợp các hình ảnh thu được với thời gian phơi sáng khác nhau để chụp toàn bộ dải động của mẫu vật trong một hình ảnh (tùy chọn)
- Hỗ trợ quy trình làm việc tùy chỉnh bằng cách sử dụng macro
- Giao diện tài liệu đơn. Không hỗ trợ hình ảnh huỳnh quang hoặc chuyển đổi bước sóng
NIS-Elements Confocal & Độ phân giải nâng cao
Gói NIS-Elements Confocal của Nikon
Giao diện chuyên dụng cho hệ thống confocal và đa photon của Nikon, cung cấp thiết lập thiết bị dễ dàng và vận hành hợp lý. Kết hợp nhiều tính năng củaNIS-Elements ARđể có khả năng thu thập, xử lý hình ảnh, phân tích, trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu tiên tiến.
Nghị quyết
Độ phân giải hình ảnh được định nghĩa là khoảng cách nhỏ nhất giữa 2 điểm có thể phân giải được. Giới hạn lý thuyết về độ phân giải của kính hiển vi quang học thông thường là khoảng 200 nm. Về mặt lý thuyết, có thể đạt được hình ảnh có độ phân giải cao hơn với kính hiển vi cộng hưởng, nhưng điều này vẫn chưa được thực hiện hiệu quả. Độ phân giải có thể được tăng lên vượt quá độ phân giải hình ảnh cộng hưởng thông thường (cải thiện tới ~1,5 lần theo trục XY; cải thiện tới ~1,7 lần theo trục Z) bằng cách sử dụng các kỹ thuật thu nhận và xử lý hình ảnh chuyên biệt.
Hình ảnh độ phân giải được nâng caoHình ảnh được cung cấp bởi: Tiến sĩ Toshiaki Mochizuki và Ichiro Masai, Đơn vị Thần kinh học Phát triển, Đại học Sau đại học Viện Khoa học và Công nghệ Okinawa
u đỏ: Trục trung tâm, Màu xanh: Nhân.
Hình ảnh được cung cấp bởi: Tiến sĩ Toshinori Hyodo, Khoa Hóa sinh, Trường Y Đại học Y khoa Aichi
Hình ảnh được cung cấp bởi: Tiến sĩ Keiju Kamijo, Phân khoa Giải phẫu và Sinh học tế bào, Khoa Y, Đại học Y Dược Tohoku
Hình ảnh được cung cấp bởi: Tiến sĩ Hideru Togashi, Phân khoa Sinh học Phân tử và Tế bào, Khoa Hóa sinh và Sinh học Phân tử, Trường Y khoa Sau đại học, Đại học Kobe
Hãy tự mình trải nghiệm…hãy thử phương pháp giải xoắn của chúng tôi miễn phí!
NIS-Elements cung cấp các mô-đun giải mã 3D và 2D tiên tiến để cải thiện chất lượng hình ảnh. Hãy tải hình ảnh của bạn lên trang web thử nghiệm giải mã NIS-Elements của chúng tôi để xem sự khác biệt.
Đã giải xoắnNguyên bảnNIS-Elements HC
Tùy chọn Phân tích nội dung cao
Giải pháp toàn diện từ thu thập đến phân tích cho các ứng dụng hình ảnh có nội dung cao. Quy trình làm việc liền mạch từ kính hiển vi và điều khiển thiết bị ngoại vi đến phân tích và quản lý dữ liệu.
Tốc độ và tính linh hoạt
Đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu, xem xét dữ liệu, phân tích và quản lý nhiều thí nghiệm trên đĩa giếng tự động, tốc độ cao.
Giao diện NIS-Elements HC đơn giản hóa việc thiết lập thí nghiệm bằng trình hướng dẫn. Dễ dàng xác định các thông số thu nhận, bao gồm cấu hình giếng đĩa, xử lý đĩa, lấy nét tự động, chuyển đổi bộ lọc và đầu dò.
① Xác định các thông số công việc chung
• Z-stack
• Nhãn mẫu
• Tự động lấy nét
• Gửi hoàn thành nhiệm vụ qua e-mail hoặc SNS
② Xác định cấu hình quang học để chụp ảnh
③ Cài đặt tấm giếng
• Xác định tấm giếng để sử dụng
• Chọn tấm giếng để chụp ảnh
• Xác định mẫu chụp ảnh XY bên trong giếng
• Ghi nhãn mẫu
④ Định nghĩa phân tích
Ôn tập
Xem tiến trình thu thập và phân tích dữ liệu theo thời gian thực để kiểm tra tức thì. Nhiều xét nghiệm phân tích có thể được chạy đồng thời trong giai đoạn chụp ảnh hoặc chạy sau khi thu thập trên các trạm ngoại tuyến.
Phân tích
Bản đồ nhiệt của các tấm giếng, hình ảnh mẫu, mặt nạ nhị phân, kết quả phân tích, nhãn mẫu và siêu dữ liệu khác được tập trung để lọc nhanh, phân loại và phân tích chi tiết tế bào.
Tạo biểu đồ ngay lập tức để xem xét dữ liệu. Phân loại, lọc, xếp chồng, gắn nhãn các điểm dữ liệu từ nhiều loại biểu đồ khác nhau. NIS-Elements cung cấp các chức năng biểu đồ histogram, biểu đồ phân tán, biểu đồ thanh, đường XY, phân loại và gating. Dễ dàng điều hướng trong chế độ xem Plate View và xuất sang Excel hoặc bitmap.
Thông số kỹ thuật
Tóm tắt các mô-đun AI
●: bao gồm, ⚬: tùy chọn
| Denoise.ai | Làm rõ.ai | Enhance.ai | Segment.ai | Chuyển đổi.ai | |
|---|---|---|---|---|---|
| NIS C, Ar, Ar ML, Ar thụ động | ● | Không bắt buộc | Không bắt buộc | Không bắt buộc | Không bắt buộc |
| Mô-đun NIS.ai | ● | ● | ● | ||
| Mô-đun giải tích | ● | ||||
| Giải mã hàng loạt | ● | ||||
| Gói khử nhiễu hàng loạt ngoại tuyến | ● |
