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HALO全景病理图像分析平台

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  • 公司名称上海优宁维生物科技股份有限公司
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  • 厂商性质其他
  • 更新时间2022/8/26 16:16:41
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上海优宁维生物科技股份有限公司,自2004年成立以来一直专注于抗体及相关产品,是国内专业全面的 抗体供应商和抗体专家,并已努力发展成为生命科学一站式服务商。我们长期聚焦于生命科学、生物医药、医疗诊断、分析检测等领域,主要提供 包括抗体、重组蛋白、细胞因子、ELISA试剂盒、流式试剂、免疫组化试剂、生化试剂、分子生物学试剂、细胞系和细胞产品、科学仪器、耗材、LabEx(多因子实验服务)、产品订制服务、技术培训、软件和供应链等在内的生命科学一站式产品及服务,产品覆盖基因、蛋白、细胞、组织、动物等水平的各种研究,通过优宁维商城可下单超过 100万种商品和服务。
抗体 多通道移液工作站 电化学发光分析仪 数字病理扫描仪 磁性
病理图像分析软件金标准,基于人工智能和数字病理环境相结合的一种有效的对数字病理切片提供高通量、逐个细胞分析、高精度快速的数字病理图像分析平台
HALO全景病理图像分析平台 产品信息

病理图像分析软件金标准,基于人工智能和数字病理环境相结合的一种有效的对数字病理切片提供高通量、逐个细胞分析、高精度快速的数字病理图像分析平台。


HALO是由美国lndica Labs 公司推出的目前的图像分析平台,它提供高精准的、超性能的、可扩展的、稳定的分析服务,旨在处理数字病理图像分析以及基于图像的生物标记物分析。目前已广泛应用于制药、医疗保健和研究组织。

  

HALO数字病理图像分析平台能够对IHC、IF、TMA、DNA/RNA ISH/FISH等多种病理扫描切片进行定量分析,包括Tissue Classifier, Area Quantification, Object Quantification, Cell Quantification, Spatial Analysis等多种分析服务。广泛应用于神经科学,代谢组学,肿瘤学,毒理病理学的高通量,全切片图像(whole slide image, WSI)的定量研究。

  


HALO产品介绍

  HALO 数字病理分析在不牺牲结果准确性的情况下,提供简单易用的用户界面,用更少的时间学习软件,更多的时间分析数据。HALO 的分析调整快速而简单,容易上手,数据质量也具有保证。无需从头“构建”分析算法。HALO 灵活的、专门构建的模块为各种各样的组织类型提供快速、定量的结果。

其采用的多核并行处理的技术以及高度算法优化,充分利用硬件平台对图像进行分析,具有高通量,极快的分析速度,是业内竞争软件分析速度的四倍之上;为用户提供专门构建的分析模块,该模块可以快速配置从而应用于特定的分析流程,这些模块可快速的用于*科学、代谢组学、病理毒理学等方面的研究当中,根据需求选择相应的模块,减少经费负担;兼容市面上多种扫描仪设备采集的病理图像,包括Leica,Aperio,Hamamastu,Philips,3D Histech等,并提供专门的数据接口;基于形态学及多重数据表达,对全切片图像进行逐个细胞的分析,结果精准详细,满足您的任何研究需求。



使用HALO 直观、灵活的注释工具可以将注释时间缩短一半。徒手绘制或使用磁性笔工具自动“捕捉”注释到您的组织。可轻松重绘、修改、移动、旋转或复制粘贴现有的注释。更好的方法是,训练分类器模块自动选择感兴趣的组织,以便在研究中对所有图像进行分析。

数字切片的图像文件很大,传统的分析系统通常难以驾驭。HALO 的并行处理技术和优化算法使得分析速度大大增加,达到使用相同标准硬件且具有竞争力的解决方案的 4 倍。具有巨大通量需求的机构可将 HALO™ 性能提升分析器联合使用。

HALO 在整个组织切片过程中逐个细胞报告形态学和多重表达数据, 并维持细胞数据和细胞图像之间的交互链接。排序和过滤功能允许用户挖掘数百万个细胞,同时可视化地评估相应的细胞群体。例如,根据生物标记强度对细胞进行排序,并立即找出图像中强度高的细胞。想象一下无限的可能性。

HALO 提供的模块化平台可以根据您的需求扩展。首先从几个模块开始,然后根据需要添加更多模块。可在单个工作站上使用HALO,或者升级至可供整个小组使用的服务器版本HALO 对于任何预算都足够灵活。

HALO AI 基于*的神经网络算法,是一个基于实例训练的组织分类工具。与其他机器学习或模式识别算法相比较,神经网络可以处理更复杂的分类任务。HALO AI 分类器可用于发现组织中的罕见事件或细胞,量化组织类别,并用其他 HALO 图像分析模块分割组织类别,从而进行分析。

HALO AI与HALO和HALO Link集成,为用户提供了一个直观的训练界面,能够与 各地的病理学家和科学家在 HALO AI 项目上无缝合作。

HALO AI将深度学习人工智能的能力交给了病理学家和研究人员。


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