科学研究：人工智能技术为您的科研项目创造更多价值
从分子遗传学、蛋白质研究、代谢组学到临床医学研究，生命科学领域的探索中不断积累着大量的图像数据，这些大数据在帮助人类深入的认识生命的同时，也对于传统的人工分析带来了巨大的挑战，完全靠肉眼观察分析每一个组织、细胞、亚显微结构等是不现实的。人工智能的图像分析能力已经成熟，AI能自动识别和分析超出人眼可识别范围的图像特征，还能提供更多维的时间和空间分析，更深层地挖掘各类生命活动的模式和特征。
人工智能越来越多的应用在大健康领域的各类科研课题中，近年来PubMed上与AI相关的生命科学领域的文章大约有83000篇。科研工作者的日常工作中，宝贵的头脑风暴时间被低效率的手工任务占用，生物图腾提供的图像分析自动化服务，大幅加速图像分析的流程。利用独家研发的AI分析工具，能有效提高实验室产出数据的可解释性与客观性，为您高水平论文的发表提供神兵利器。
生物图腾和合作伙伴们一同开发基于图像数据的生物标志物，我们已经积累了涵盖组织病理学、核磁、CT、超声、多光子等多种医学图像的的成功案例。
案例
近年来大数据技术与医学影像辅助诊断的有机融合产生了新的影像组学方法，其通过从影像中提取海量特征来量化肿瘤等重大疾病，可以有效解决肿瘤异质性难以定量评估的问题，具有重要的临床价值。我们提供完整的影像组学解决方案，涵盖从图像预处理、特征提取、特征筛选到模型训练验证与测试的全流程，可用于X线、CT、MR、PET、超声等各类医学影像模态。
病理组学是指基于人工智能将病理图像转化为高保真度、高通量的可挖掘的数据，并将定量化的数据用于机制研究或临床研究，例如精准诊断、风险分层、预后预测等模型的建立。相比于影像学数据，全片扫描的数字病理图像尺寸更大（可高达10万*10万的分辨率），分析更具挑战。我们提供完整的病理组学解决方案，涵盖从图像预处理、特征提取、特征筛选到模型训练验证与测试的全流程，可用于H&E染色、IHC免疫组化染色、IF免疫荧光染色及各种特殊染色的病理样本。
胶原是一种广泛存在于哺乳动物结缔组织内的结构蛋白,是细胞外基质的主要成。它是肿瘤基质的重要组成部分，在肿瘤免疫微环境中起着重要的作用。此外，肝脏、肺脏和肾脏纤维化等器官纤维化疾病会造成显著的胶原堆积。我们提供独创的胶原组学解决方案，可以对胶原结构进行全定量分析，提取高通量、高维度的胶原组学特征，并用于模型的训练与验证，可用于无标记多光子成像获取的胶原图像及传统特殊染色的胶原图像。
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