Lmst
Login

#NatureMethods

Uni Göttingenunigoettingen@academiccloud.social
2025-02-26

Automatische Zellanalyse mit #KI: Ein internationales Forschungsteam unter Leitung unserer Uni hat eine bestehende KI-basierte Software neu trainiert. Ihr neues Modell „Segment Anything for Microscopy“ ist in der Lage, Bilder von Geweben, #Zellen und ähnlichen Strukturen präzise zu segmentieren. Zusätzlich stellt das Team Forschenden, Ärztinnen und Ärzten eine benutzerfreundliche Software zur Verfügung: uni-goettingen.de/de/3240.html

Forschung in #NatureMethods: nature.com/articles/s41592-024

Pflanzenzellen, die mit einem Fluoreszenzmikroskop aufgenommen und mit dem Modell automatisch segmentiert wurden. Die zugrunde liegenden Daten sind dreidimensional und das Bild zeigt eine Darstellung der segmentierten Zellen, die jeweils durch eine andere Farbe repräsentiert werden. Foto: Nature Methods: s41592-021-01249-6Segmentierung von Zellen in der Lichtmikroskopie mit μSAM. Das Bild zeigt, wie Zellen in der Phasenkontrastmikroskopie mit μSAM segmentiert werden können. Grüne Punkte und Kästchen zeigen die Benutzereingabe und farbige Masken die entsprechende Vorhersage des Modells. Foto: Erstellt von Anwai Archit mit dem μSAM-Tool, verfügbar in Nature Methods: s41592-021-01249-6
Uni Göttingenunigoettingen@academiccloud.social
2025-02-24

Automatic cell analysis using #AI: Segment Anything for Microscopy!

International research team led by our Uni retrained existing AI-based software on over 17,000 microscopy images with over 2 million structures. Their new model can precisely segment images of tissues, cells and similar structures in a wide range of settings. And they developed user-friendly software to make it available for researchers and doctors: uni-goettingen.de/en/3240.html

Research at #NatureMethods: doi.org/10.1038/s41592-024-025

This is a flat grey image with cell structures in darker grey. Some of the cells are coloured and shown in green boxes. This image - Segmentation of electron microscopy images with μSAM - shows how the model can segment nuclei, with points and boxes from the user and the corresponding masks predicted by the model. Photo: The underlying image comes from data published in Cell (S0092-8674(21)00876-X). Image created by Anwai Archit using the μSAM tool.This is a three dimensional representation with a cross-section showing dark patches in different colours and the outside of the structure with bright different colours (green, purple, blue, dark pink, yellow, orange). The image shows plant cells acquired with a fluorescence microscope that were segmented automatically with the model. The underlying data is three-dimensional and the image shows a rendering of the segmented cells, each represented by a different colour. Image from: Nature Methods: s41592-021-01249-6
Haojia Wuhaojiawu@mastodon.haojia-wu.com
2023-10-25

SCS for Stereo-seq and Seq-scope cell segmentation. #naturemethods #tools #spatial #python #bioinformatics
nature.com/articles/s41592-023

Toyooka LabToyookaLab@synapse.cafe
2023-08-27

Beautiful study about brain reconstitution.
#brain #neuroscience #imaging #microscope #naturemethods

rdcu.be/dkwPw

Julia Kuhlsomedonkey@neuromatch.social
2023-04-12

April edition of #natureMethods is finally out. I made the cover for @cuddlefish and colleagues -
nature.com/articles/s41592-023

#sciart #scicomm #miniscopes

A cover of the journal Nature Methods. The drawing is of a zebra finch in flight. Over its head is a giant thought bubble showing neuronal activity which looks like starry sky.

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst