AI模型震撼升級：開啟智能細胞分析新紀元
生命科學與數據科學已經融合。機器視覺和自動化技術的進步使生物學家能夠生成大量的數據，深度學習技術是識別數據模式和關聯性的一種強大工具，能夠幫助生物學家識別和提取海量數據中隱含的不顯著的相關性。深度學習是一類算法，擅長于識別和利用大型數據集中的模式。

傳統算法
解決細胞計數與活力分析的傳統方法是設計一個函數：分析什么樣的像素模式傾向于表示細胞的存在？什么樣的細胞形態傾向于區分活細胞和死細胞？程序員可以編寫代碼來識別一些特定類型的特征，然后嘗試識別一些特征組合，最后生成所需結果。這一過程是緩慢而耗時的，分析結果的準確性取決于程序員的細胞生物學知識。

 
深度學習算法
深度學習采用完全不同的方法：允許計算機根據數據學習自己的函數，一個獨立于具體問題的模型和算法。我們只需要提供訓練數據，它就會自動確定參數，從而將通用模型轉換為能解決具體問題的一個特定函數。

 
AI模型——想你所想
CytScop的AI模型是基于卷積神經網絡CNN的模型架構的深度學習方法，模型的每一層都是原始圖像的一種新的呈現形式，用比上一層更大、更抽象的特征來描述。
模型運行時，不再需要人為設置各種參數閾值如直徑、亮度、圓度、系數等，對不同的細胞類型/生物工藝具有良好的可拓展性與更準確的泛化能力。
AI模型通過海量真實工藝的數據訓練與反復測試驗證，自適應各種細胞生長周期的不同形態（更科學地識別細胞凋亡/團簇團聚等復雜情況）；避免了人為參數調整的干預，助力您快速獲取高精密度，高準確度的分析結果。
在生物制藥工藝過程中，需要細胞培養來生產疫苗和蛋白質治療藥物等生物產品，通過準確計算細胞數量，生產者可以監測細胞的生長情況，調整培養條件以提高產量和產品質量，所以細胞計數在生物制藥工藝過程中起著至關重要的作用。
傳統算法局限了不同生物工藝/細胞系的識別與泛化能力，不可避免地造成了同一細胞系在工藝開發與生產階段中的各種誤差累積難以解釋。而數據完整性與測量的準確性有關，人為改變調整算法參數會直接影響測量；必須確保測量設備系統中的算法參數設置在工藝過程中沒有任何修改。
基于大數據訓練的AI模型，不僅大大提高了測量分析精度與準確性；還能幫助企業尋找數據湖（Data Lakes），以滿足FDA的ALCOA+[可歸屬、易讀、同步、原始、準確、完整、一致、持久和可用] 數據完整性原則。