IKOSAは次世代のバイオイメージ分析プラットフォームで、時間のかかる主観的な手動ワークフローを、高速で再現可能で信頼できるAIに置き換えます。直感的なマルチユーザー画像データ管理と、独自のディープラーニングモデルをトレーニング、評価、展開するためのツール、すぐに使用できる分析アプリと視覚化を組み合わせています。高度なニーズに対応するために、当社のAI専門家はビジュアルコンピューティングソリューションを共同開発して統合し、納期とボトルネックを削減します。
IKOSAのプラットフォーム機能が手元にあれば、画像データから洞察に満ちた多次元情報を抽出するツールが手に入ります。当社のプラットフォームでは、AI主導の分析ワークフローを完全に制御しながら、さまざまな顕微鏡ソースや画像処理方法で画像を分析できます。
同時に作業したり、プロセスで共同作業したり、アプリケーションやプロジェクトを共有したり、お互いの画像分析のビジュアライゼーションを見たりできます。これはすべてIKOSA組織内で可能です。透明な役割と権限の概念でアクセス制御を維持してください。
データ管理からAI主導の分析、データの視覚化まで、私たちはあなたとあなたのチームが包括的な機能セットで対応できるようにしています。
training レポートの視覚化とパフォーマンス指標を使用して、アプリケーションのパフォーマンスを最大限に引き出してください。これにより、AIモデルがうまく機能し、どこに改善が必要かを特定できます。training を繰り返しても、モデルを並べて簡単に比較できます。
公開されているIKOSAナレッジベースは、バイオイメージ分析のあらゆるタスクをマスターするのに役立つ教材を集めたものです。IKOSAの仕組みに関する役立つ学習教材やチュートリアルにアクセスしてください。IKOSA画像解析アプリケーションの出力機能の詳細を読んでください。
IKOSA AIを位相差顕微鏡画像に適用すると、ルーメン形成が予測され、神経科学における創薬における動物試験の代替として、オルガン・オン・チップ研究の一貫性が向上します。
IKOSA AIを微小生理学システム、オルガノイド、微小組織、細胞培養物の2D/3D画像に適用することで、形態と培養品質を定量的に評価し、厳格な品質管理が可能になります。これにより、アッセイの再現性が強化され、薬物反応の読み出しに対する信頼性が高まります。
スライド全体の病理学画像を管理し、関心領域に注釈を付け、AIを実行して細胞をセグメント化し、バイオマーカーを定量化します（例：Ki-67陽性、腫瘍の壊死領域の検出）。コホート研究、検証、トランスレーショナルリサーチにおける結果の相関関係のために、ケースごとの指標をエクスポートします。
大学はデジタルサービスを簡単に追加できます。ブラウザベースのラボでは、学生はコードなしのワークフローで顕微鏡画像の既製のIKOSA Prisma分析とIKOSA AIのトレインセグメンテーションモデルを実行し、セットアップの手間をかけずに最新のUIでAIモデル開発のライフサイクル全体を体験できます。
業界全体にわたるデジタル顕微鏡画像データの管理と分析。ユーザーは、オープンで独自の画像ファイル形式をプラットフォームに持ち込むことができ、複数の事前定義されたアプリケーションと、画像分析のための独自のAIモデルのトレーニング/適用で、統一されたユーザーエクスペリエンスを期待できます。