Patología de células
Cognex Deep Learning detecta las anomalías de las células en las diapositivas histológicas
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Las muestras histológicas muestran varias formas de daño celular. Dado que la apariencia del daño de la célula es muy impredecible e implica varias formas posibles, a la visión artificial puede resultare difícil de identificar todas las posibles anomalías sin una programación extensa.
Cognex Deep Learning detecta las anomalías de las células al aprender la apariencia normal de la célula, incluidas sus variaciones significativas pero tolerables (por ejemplo, la mitosis). El modelo de aprendizaje profundo de la herramienta aprende a tener en cuenta las desviaciones naturales entre los grupos de células, al mismo tiempo que señalan los cambios de apariencia como anómalos. En función del entrenamiento inicial, Cognex Deep Learning puede segmentar dinámicamente las zonas de interés el exhibir el daño celular para su futuro análisis histológico. La herramienta de detección de defectos también se utiliza para segmentar e identificar regiones específicas de interés, como un medio de fijación específico en un portaobjetos microscópico (por ejemplo, parafina) u otros artefactos debido a una tinta inadecuada, simplemente aprendiendo la apariencia variable de la zona objetivo.
