病理圖像分析軟件金標準,基于人工智能和數字病理環境相結合的一種有效的對數字病理切片提供高通量、逐個細胞分析、高精度快速的數字病理圖像分析平臺。

HALO是由美國lndica Labs 公司推出的目前的圖像分析平臺,它提供高精準的、超性能的、可擴展的、穩定的分析服務,旨在處理數字病理圖像分析以及基于圖像的生物標記物分析。目前已廣泛應用于制藥、醫療保健和研究組織。

HALO數字病理圖像分析平臺能夠對IHC、IF、TMA、DNA/RNA ISH/FISH等多種病理掃描切片進行定量分析,包括Tissue Classifier, Area Quantification, Object Quantification, Cell Quantification, Spatial Analysis等多種分析服務。廣泛應用于神經科學,代謝組學,腫瘤學,毒理病理學的高通量,全切片圖像(whole slide image, WSI)的定量研究。

HALO產品介紹

  HALO 數字病理分析在不犧牲結果準確性的情況下,提供簡單易用的用戶界面,用更少的時間學習軟件,更多的時間分析數據。HALO 的分析調整快速而簡單,容易上手,數據質量也具有保證。無需從頭“構建”分析算法。HALO 靈活的、專門構建的模塊為各種各樣的組織類型提供快速、定量的結果。

其采用的多核并行處理的技術以及高度算法優化,充分利用硬件平臺對圖像進行分析,具有高通量,極快的分析速度,是業內競爭軟件分析速度的四倍之上;為用戶提供專門構建的分析模塊,該模塊可以快速配置從而應用于特定的分析流程,這些模塊可快速的用于*科學、代謝組學、病理毒理學等方面的研究當中,根據需求選擇相應的模塊,減少經費負擔;兼容市面上多種掃描儀設備采集的病理圖像,包括Leica,Aperio,Hamamastu,Philips,3D Histech等,并提供專門的數據接口;基于形態學及多重數據表達,對全切片圖像進行逐個細胞的分析,結果精準詳細,滿足您的任何研究需求。

使用HALO 直觀、靈活的注釋工具可以將注釋時間縮短一半。徒手繪制或使用磁性筆工具自動“捕捉”注釋到您的組織?？奢p松重繪、修改、移動、旋轉或復制粘貼現有的注釋。更好的方法是,訓練分類器模塊自動選擇感興趣的組織,以便在研究中對所有圖像進行分析。

數字切片的圖像文件很大,傳統的分析系統通常難以駕馭。HALO 的并行處理技術和優化算法使得分析速度大大增加,達到使用相同標準硬件且具有競爭力的解決方案的 4 倍。具有巨大通量需求的機構可將 HALO™ 性能提升分析器聯合使用。

HALO 在整個組織切片過程中逐個細胞報告形態學和多重表達數據, 并維持細胞數據和細胞圖像之間的交互鏈接。排序和過濾功能允許用戶挖掘數百萬個細胞,同時可視化地評估相應的細胞群體。例如,根據生物標記強度對細胞進行排序,并立即找出圖像中強度高的細胞。想象一下無限的可能性。

HALO 提供的模塊化平臺可以根據您的需求擴展。首先從幾個模塊開始,然后根據需要添加更多模塊。可在單個工作站上使用HALO,或者升級至可供整個小組使用的服務器版本HALO 對于任何預算都足夠靈活。

HALO AI 基于*的神經網絡算法,是一個基于實例訓練的組織分類工具。與其他機器學習或模式識別算法相比較,神經網絡可以處理更復雜的分類任務。HALO AI 分類器可用于發現組織中的罕見事件或細胞,量化組織類別,并用其他 HALO 圖像分析模塊分割組織類別,從而進行分析。

HALO AI與HALO和HALO Link集成,為用戶提供了一個直觀的訓練界面,能夠與 各地的病理學家和科學家在 HALO AI 項目上無縫合作。

HALO AI將深度學習人工智能的能力交給了病理學家和研究人員。