Collection Imaging
Analyse de pointe des images et des vidéos grâce au machine learning et au deep learning
La vision par ordinateur à portée de main
La collection Imaging BIOVIA Pipeline Pilot révolutionne l'informatique d'imagerie médicale dans différents domaines de la recherche, notamment les sciences de la vie, la chimie, la science des matériaux, la recherche clinique et bien plus encore. Grâce à ses fonctionnalités d'automatisation des flux de données et de programmation visuelle, la collection Imaging offre aux utilisateurs des fonctions d'analyse de pointe des images et des vidéos.
La collection propose un large éventail de protocoles et de composants spécialement conçus pour le traitement des images. Comme elle s'intègre aux algorithmes de machine learning et aux cadres de deep learning (apprentissage profond), elle dispose de fonctions de modélisation prédictive, qui permettent aux chercheurs de recueillir des informations extrêmement utiles à partir de données d'imagerie complexes. Il est également possible de combiner les données d'imagerie à d'autres types de données (numériques, textuelles, chimiques, biologiques et issues de capteurs, par exemple).
En tirant parti de l'architecture de serveur ouverte de BIOVIA Pipeline Pilot sur le port Web, vous pouvez déployer des algorithmes de classification complets, basés sur les méthodes de deep learning prêtes à l'emploi disponibles, préentraînés sur ImageNet et applicables à tous les autres types d'images. Vous démocratisez ainsi les workflows scientifiques s'appuyant sur la vision par ordinateur. En simplifiant les accès et les possibilités de collaboration grâce à un environnement disponible via le Web, vous pouvez prendre des décisions plus rapidement et en toute connaissance de cause.
Avantages de la collection
- Variété des sources de données compatibles : récupération d'images de sources, de bases de données et de formats hétérogènes
- Traitement automatisé des images : transformations géométriques, filtrage, amélioration du contraste et plus encore
- Analyse rationalisée : segmentation, classification, mesures multicanales complexes et annotation des images
- Évolutivité pour le Big Data : prise en charge des images de grande taille (pour les lames de tissus et la microscopie confocale, par exemple)
- Prise en charge des systèmes HPC et en grille : Oracle Grid Engine, LSF et PBS/Torque
- Simplification du deep learning : importation et déploiement de modèles de deep learning préentraînés
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