Advanced Reconstruction Toolbox

ZEISS DeepScoutは、高分解能の3D顕微鏡データセットを低分解能の広視野用データセットのトレーニングデータとして使用しており、ニューラルネットワークモデルを使用して大容量データをアップスケーリングします。ZEISS DeepScoutは、ZEISSのAIインフラストラクチャにより可能となる継続的なアルゴリズムイノベーションによって開発されており、独自のScout-and-Zoom機能を使用することで、大型試料の内部トモグラフィーなど豊富な情報を高分解能で取得します。

• 広視野スキャンを実施
• ZEISS DeepScoutの再構成アルゴリズムにスキャンを通す
• Zoomスキャンに近い分解能をより広い視野で達成
  

ZEISS DeepScoutは、その根本において、マルチスケールのデータセットを空間的にアライメントできる機構を活用しており、その能力を用いてニューラルネットワークを訓練し、再構成を向上させます。深層学習を活用した新機能によって、視野サイズと分解能の間のトレードオフ関係が軽減されます。

ZEISS DeepReconは初めて商品化された深層学習再構成技術で、新しいResolution at a Distance（RaaD）機能を活用しつつ、スループットを最大10倍高めることができます。あるいは同じ投影枚数において画質を向上させることが可能です。ZEISS DeepReconは、AIによる高速化または画質の改善を実現します。

ZEISS DeepRecon Proは、単一の試料だけでなく半反復／反復ワークフローの双方に使用することができます。非常に使いやすいインターフェースで、新しい機械学習ネットワークモデルをオンサイトで自己学習させることができます。ZEISS DeepRecon Proのワンクリック・ワークフローなら、機械学習の専門知識は必要なく、初心者でもすぐに使用可能です。

ZEISS DeepRecon Proは、ZEISS UltraナノスケールXRMでもご利用いただけます。

MARSは、再構成中の構成要素を感知する再構成アルゴリズムです。ラボでのX線再構成における課題として、多色性光源を用いたイメージングでは、複数のX線エネルギーが発生し、線質硬化と呼ばれる現象が発生することが挙げられます。この現象が及ぼす影響は、非常に高密度の物質が、比較的低密度の物質に埋没されている場合に特に問題となります。MARSは、非常に密度の高いオブジェクト間領域で過度な線質硬化の影響を補正する方法を再構成システムに指示します。これは、骨や組織の隣にあるインプラントを観察する生体材料などのアプリケーションで重要です。また、電子製品の場合、プリント基板上に極めて高密度なはんだボールと低密度の材料があるため、強いアーチファクトが発生します。MARSは、これらの影響を補正して画像を再構成します。

MARSはArtifact Reductionパッケージとしてもご利用いただけます。

ZEISS OptiReconは、アルゴリズムベースの高速かつ効率的な技術です。デスクトップからの反復再構成が可能で、従来と同等のスループットでスキャン時間を最大4倍短縮させ、画質の向上を実現します。様々な試料に対して優れた内部トモグラフィーと高いスループット提供する経済的なソリューションです。

OptiReconはReconパッケージでご利用いただけます。

エクスペリエンスを強化するデータは、あなたによって管理されます。データ、結果、トレーニングモデルの同僚や共同作業者との共有を、ユーザーの皆さん自身が完全に制御できます。データは処理中および転送中も保護されます。ZEISS にとってコアとなるプライバシー原則は、ユーザーのデータはユーザー自身が所有するというものです。アップロードされたすべてのデータは、あなたとその組織にのみ属しています。データの秘密保持は当社のトッププライオリティです。ご自身のデータがどこに送信され、どのように処理されるかについて安心した上でZEISSのソリューションをご利用いただけます。