Análisis: cuantificación de imágenes
Responder a preguntas científicas basadas en el análisis manual de imágenes puede resultar complicado e ineficaz. Existen numerosas herramientas para analizar imágenes de manera eficiente de una manera que pueda responder a su pregunta científica. Sin embargo, como mínimo, los datos sin procesar deben procesarse a través de varios pasos, eliminando los artefactos sistemáticos o inducidos por muestras para llegar a un punto en el que las estadísticas se puedan aplicar de manera uniforme al conjunto de datos.
Ofrecemos tecnología que elimina artefactos, segmenta imágenes y analiza la biología relevante de manera metódica y precisa para garantizar una recapitulación fiel de la verdadera señal biológica.
Tecnología para visualizar y medir células continuamente
Eliminando artefactos
Las imágenes son capturadas primero por detectores que convierten fotones en señales eléctricas. Estas señales eléctricas analógicas luego se convierten en lecturas digitales que se representan como una matriz. Sin embargo, estas señales eléctricas provienen no solo de fotones producidos por la muestra de interés, sino también de fuentes de confusión, como autofluorescencia o aberraciones ópticas sistémicas. Cada fuente de confusión necesita corrección para revelar la verdadera señal producida por la muestra.
Las manipulaciones correctivas deben realizarse en las imágenes sin procesar en una serie precisa para garantizar una representación precisa de la verdadera señal biológica. Las soluciones de software integradas que realizan estas correcciones a medida que se generan los datos (1) proporcionan una medida de objetividad y (2) ayudan a acelerar el proceso de análisis de imágenes.
Una vez que una imagen se ha procesado lo suficiente, el siguiente paso es identificar la actividad biológica de interés, lo que se realiza mediante el enmascaramiento de imagen adecuado. En el método más simple de enmascaramiento de imágenes, llamado "umbralización", los píxeles se analizan si están por encima o se ignoran si están por debajo de un umbral específico. Las interacciones más complejas también se pueden analizar usando múltiples máscaras controladas por lógica booleana (por ejemplo, Y, O, NO) para enfocarse en los píxeles exactos de interés. Una vez más, sin embargo, estos análisis pueden llevar mucho tiempo y ser subjetivos. El software especialmente diseñado que presenta solo las herramientas necesarias para la evaluación de datos relevantes para una pregunta científica específica puede hacer que el análisis de imágenes sea más objetivo y más rápido.
Analizar grandes conjuntos de datos
Los datos brutos deben procesarse a través de varios pasos para llegar a un punto en el que las estadísticas se puedan aplicar de manera significativa al conjunto. En un experimento de células vivas realizado en una placa de 96 pocillos, mil imágenes es un tamaño de conjunto de datos perfectamente razonable (y puede ser más grande si está capturando múltiples canales, por ejemplo, fluorescencia roja / fluorescencia verde / luz transmitida). Al analizar un conjunto de imágenes grande, uno debe estar seguro de que el conjunto de operaciones es adecuado en todo el conjunto (por ejemplo, en células vivas o muertas). El software de análisis de imágenes tradicional no ofrece la capacidad de evaluar una variedad de imágenes de manera eficiente, por lo que analizar los ensayos típicos de microplacas de células vivas puede resultar difícil de manejar. Nuestro software tiene soluciones integradas para satisfacer sus necesidades al realizar todos los pasos necesarios para convertir imágenes sin procesar en datos procesables a escala.