AI模型震撼升级：开启智能细胞分析新纪元
生命科学与数据科学已经融合。机器视觉和自动化技术的进步使生物学家能够生成大量的数据，深度学习技术是识别数据模式和关联性的一种强大工具，能够帮助生物学家识别和提取海量数据中隐含的不显著的相关性。深度学习是一类算法，擅长于识别和利用大型数据集中的模式。

传统算法
解决细胞计数与活力分析的传统方法是设计一个函数：分析什么样的像素模式倾向于表示细胞的存在？什么样的细胞形态倾向于区分活细胞和死细胞？程序员可以编写代码来识别一些特定类型的特征，然后尝试识别一些特征组合，最后生成所需结果。这一过程是缓慢而耗时的，分析结果的准确性取决于程序员的细胞生物学知识。

 
深度学习算法
深度学习采用完全不同的方法：允许计算机根据数据学习自己的函数，一个独立于具体问题的模型和算法。我们只需要提供训练数据，它就会自动确定参数，从而将通用模型转换为能解决具体问题的一个特定函数。

 
AI模型——想你所想
CytScop的AI模型是基于卷积神经网络CNN的模型架构的深度学习方法，模型的每一层都是原始图像的一种新的呈现形式，用比上一层更大、更抽象的特征来描述。
模型运行时，不再需要人为设置各种参数阈值如直径、亮度、圆度、系数等，对不同的细胞类型/生物工艺具有良好的可拓展性与更准确的泛化能力。
AI模型通过海量真实工艺的数据训练与反复测试验证，自适应各种细胞生长周期的不同形态（更科学地识别细胞凋亡/团簇团聚等复杂情况）；避免了人为参数调整的干预，助力您快速获取高精密度，高准确度的分析结果。
在生物制药工艺过程中，需要细胞培养来生产疫苗和蛋白质治疗药物等生物产品，通过准确计算细胞数量，生产者可以监测细胞的生长情况，调整培养条件以提高产量和产品质量，所以细胞计数在生物制药工艺过程中起着至关重要的作用。
传统算法局限了不同生物工艺/细胞系的识别与泛化能力，不可避免地造成了同一细胞系在工艺开发与生产阶段中的各种误差累积难以解释。而数据完整性与测量的准确性有关，人为改变调整算法参数会直接影响测量；必须确保测量设备系统中的算法参数设置在工艺过程中没有任何修改。
基于大数据训练的AI模型，不仅大大提高了测量分析精度与准确性；还能帮助企业寻找数据湖（Data Lakes），以满足FDA的ALCOA+[可归属、易读、同步、原始、准确、完整、一致、持久和可用] 数据完整性原则。