病理圖像分析軟件金標準,基于人工智能和數(shù)字病理環(huán)境相結合的一種有效的對數(shù)字病理切片提供高通量、逐個細胞分析、高精度快速的數(shù)字病理圖像分析平臺。

HALO是由美國lndica Labs 公司推出的目前的圖像分析平臺,它提供高精準的、超性能的、可擴展的、穩(wěn)定的分析服務,旨在處理數(shù)字病理圖像分析以及基于圖像的生物標記物分析。目前已廣泛應用于制藥、醫(yī)療保健和研究組織。

HALO數(shù)字病理圖像分析平臺能夠對IHC、IF、TMA、DNA/RNA ISH/FISH等多種病理掃描切片進行定量分析,包括Tissue Classifier, Area Quantification, Object Quantification, Cell Quantification, Spatial Analysis等多種分析服務。廣泛應用于神經(jīng)科學,代謝組學,腫瘤學,毒理病理學的高通量,全切片圖像(whole slide image, WSI)的定量研究。

HALO產(chǎn)品介紹

  HALO 數(shù)字病理分析在不犧牲結果準確性的情況下,提供簡單易用的用戶界面,用更少的時間學習軟件,更多的時間分析數(shù)據(jù)。HALO 的分析調(diào)整快速而簡單,容易上手,數(shù)據(jù)質量也具有保證。無需從頭“構建”分析算法。HALO 靈活的、專門構建的模塊為各種各樣的組織類型提供快速、定量的結果。

其采用的多核并行處理的技術以及高度算法優(yōu)化,充分利用硬件平臺對圖像進行分析,具有高通量,極快的分析速度,是業(yè)內(nèi)競爭軟件分析速度的四倍之上;為用戶提供專門構建的分析模塊,該模塊可以快速配置從而應用于特定的分析流程,這些模塊可快速的用于*科學、代謝組學、病理毒理學等方面的研究當中,根據(jù)需求選擇相應的模塊,減少經(jīng)費負擔;兼容市面上多種掃描儀設備采集的病理圖像,包括Leica,Aperio,Hamamastu,Philips,3D Histech等,并提供專門的數(shù)據(jù)接口;基于形態(tài)學及多重數(shù)據(jù)表達,對全切片圖像進行逐個細胞的分析,結果精準詳細,滿足您的任何研究需求。

使用HALO 直觀、靈活的注釋工具可以將注釋時間縮短一半。徒手繪制或使用磁性筆工具自動“捕捉”注釋到您的組織。可輕松重繪、修改、移動、旋轉或復制粘貼現(xiàn)有的注釋。更好的方法是,訓練分類器模塊自動選擇感興趣的組織,以便在研究中對所有圖像進行分析。

數(shù)字切片的圖像文件很大,傳統(tǒng)的分析系統(tǒng)通常難以駕馭。HALO 的并行處理技術和優(yōu)化算法使得分析速度大大增加,達到使用相同標準硬件且具有競爭力的解決方案的 4 倍。具有巨大通量需求的機構可將 HALO™ 性能提升分析器聯(lián)合使用。

HALO 在整個組織切片過程中逐個細胞報告形態(tài)學和多重表達數(shù)據(jù), 并維持細胞數(shù)據(jù)和細胞圖像之間的交互鏈接。排序和過濾功能允許用戶挖掘數(shù)百萬個細胞,同時可視化地評估相應的細胞群體。例如,根據(jù)生物標記強度對細胞進行排序,并立即找出圖像中強度高的細胞。想象一下無限的可能性。

HALO 提供的模塊化平臺可以根據(jù)您的需求擴展。首先從幾個模塊開始,然后根據(jù)需要添加更多模塊?？稍趩蝹€工作站上使用HALO,或者升級至可供整個小組使用的服務器版本HALO 對于任何預算都足夠靈活。

HALO AI 基于*的神經(jīng)網(wǎng)絡算法,是一個基于實例訓練的組織分類工具。與其他機器學習或模式識別算法相比較,神經(jīng)網(wǎng)絡可以處理更復雜的分類任務。HALO AI 分類器可用于發(fā)現(xiàn)組織中的罕見事件或細胞,量化組織類別,并用其他 HALO 圖像分析模塊分割組織類別,從而進行分析。

HALO AI與HALO和HALO Link集成,為用戶提供了一個直觀的訓練界面,能夠與 各地的病理學家和科學家在 HALO AI 項目上無縫合作。

HALO AI將深度學習人工智能的能力交給了病理學家和研究人員。