AX/AX R ▏人工智能技术全面提升易用性

尼康新发布的第十代共聚焦显微镜AX系列，具备三大优势！

▶25mm 超大视野结合8192高分辨率！

▶720fps 超高速共振扫描结合2048高分辨率！

▶人工智能技术全面提升易用性！

今天带大家详细介绍其第三大优势——人工智能技术全面提升易用性。

近些年，集意向性、智能性和适应性为一体的人工智能（AI）技术再次吸引了科学家的视线，经历了爆发性发展。基于机器学习和深度学习等概念的AI技术似乎有无限的应用可能，涉及从无人驾驶领域的车辆设计、网络安全到科学研究和医疗诊断等众多领域。该技术也极大地影响了对生物样品进行光学显微镜成像和图像分析的方式。

显微镜图像从来都不是完美的，会受到噪声、低信噪比、脱焦模糊或其他因素的影响。尼康公司提供多个基于“深度学习”的“ NIS.ai”软件模块，从图像拍摄（Autosignal.ai, Denoise.ai）到后期图像处理 (Segment.ai, Covert.ai，Enhance.ai 与 Clarify.ai)，并将AI 功能用于各种应用程序 (General Analysis, Jobs等)，以助力用户获得高质量图像和数据。

Autosignal.ai 一键自动调节最佳激光强度和增益。

此功能必为共聚焦初学者的最爱，只需轻点鼠标系统即可自动获得理想的设置参数。由于调节算法是基于真实生物样品训练获得，让其效果更有可信度。此功能亦可让用户避免通过实时扫描对样品进行不必要的激光照射，无需手动尝试即可获得最佳拍摄参数。

Denoise.ai 可去除从图像中的散粒噪声，而保留信号的强度不变。

共聚焦成像中的散粒噪声（shot noise）无可避免，特别是高速或者弱光成像时散粒噪声将极大影响图像画质。开启Denoise.ai后，即可将其消除，进而可减少激发光的照射和图像采集的平均次数，有效提高成像速度，减少光漂白，保持细胞活性。由于成像质量的提高，且此算法并不影像像素亮度，继而可用于后续更为准确的分析。非常适用于快速的动态成像。

3D 细胞球体的 Z轴 MIP, Denoise.ai 用于共振共聚焦图像。

Segment.ai 可以帮助用户轻松实现图像分割，快速提取目标结构。

当今的数据分析任务需要智能化。对于复杂的图像数据，常规的分析方法如强度值并不总是可靠。深度学习允许综合考虑图像的多种特征（通常是细微的特征），而不是依靠强度值等单特征。通过训练AI，传统上需要数小时才能完成的细分方法（例如强度均匀的样品，不同形态的传统阈值接近）可以在几秒钟内完成。当与图像分析工具结合使用时，它可以扩展到统计处理，例如对象计数和形态测量。

Segment.ai 识别神经元突起。

Clarify.ai 运用人工智能自动去除荧光显微镜图像中的离焦信号。

结合GPU加速及尼康的最新技术，可以实现快速、高效地改善因焦点外光线干扰而造成的图像模糊。该模块经过预训练，能识别从焦点外平面发射的荧光信号，不需要用户自己进行AI训练、消除因复杂的用户设置而产生的偏差。通过计算自动消除图像中的模糊成分，同时保持焦点结构。可在任何宽场2D或3D荧光图像、探测器或放大倍率上使用。