结果分析：药物发现中的细胞特性和质量控制
基于手动分析图像来解答科学问题既费时又低效。尽管有很多工具试图帮助您又快又有效的分析图像，但提取可操作的数据并非易事。图像必须经过处理去除系统和样本引入的伪影，并对图像进行恰当的分割处理以识别出感兴趣的生物学特征。集合中的每个图像需要进行统一转换，才能进行有效的对比。
为了向您提供更多更好的数据，让您能胸有成竹地选择“胜出者”，推进药物开发项目，我们提供的软件可以消除伪影、分割图像并分析相关生物学目标，以确保可靠再现真实的生物信号。
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可靠分析大数据集
原始数据必须经过多个步骤的处理，才能成为可以被有效统计分析的数据集。在96孔板中进行的活细胞试验中，一千张图像是很合理的数据集尺寸（如需获取多个通道，如红色荧光/绿色荧光/透射光，图像数量可以更多）。在分析大图像集时，必须确保操作集适用于整个集合（如死细胞或活细胞）。传统的图像分析软件无法高效评估各种图像，因此在分析典型的活细胞微孔板试验时很不实用。我们的软件具有内置解决方案，可将原始图像大规模转化为可操作性的数据，从而满足您的需求。
采用软件识别相关的生物学目标
充分处理图像后，下一步是通过合理分割图像识别感兴趣的生物学目标。在最简单的图像掩模方法（即“阈值分割”）中，分析高于特定阈值之上的像素，忽略低于特定阈值的像素。还可以采用布尔逻辑（如：和、或、非）控制的多重掩模对较为复杂的相互作用进行分析，以专注于感兴趣的具体像素。不过，此类分析很耗时并且具有主观性。专用软件专注于分析与特定科学问题相关的数据，可更快捷、更客观地分析图像。