准备好让您的实验室更上一层楼了吗?

德国制造

值得信赖的先进数字病理图像分析,放心,它不会浪费您的钱或超出您的预算

MIKAIA®️(米康雅®️)工作室拥有一套功能强大的应用程序,可简化您实验室的研究工作流程与产出。它由位于德国埃尔兰根闻名于世的Fraunhofer IIS开发,是您理想的数字病理学软件,可用于:

– 查看；

– 注释；

– 处理，以及；

– 分析

呈现给您明场和荧光全视野数字切片图像(WSIs)或单个图像

今天免费下载 MIKAIA® (米康雅®️)

MIKAIA® lite - 免费查看、注释和转换切片

明场和荧光全视野数字切片(WSIs)的强大查看器
支持所有主要的 WSIs 格式
导入/导出注释
触控就绪- 支持用笔绘图注释
转换/裁剪为 SVS 或 Deepzoom
轻松创建用于 AI 训练的数据集
分散的注释存储 - 随时可以安全地重新定位您的 WSIs
安装简单 - 不到一分钟即可启动
在您的计算机上本地运行 - 在本地分析您的数据
实时染色分离
热点搜索
密度热图
组织检测应用程序
平铺导出应用程序
平铺导出应用程序

MIKAIA® studio -包含强大的图像分析应用程序

涵盖MIKAIA® lite 所有功能的同时附加以下功能：
经济实惠 – 联系我们了解价格
对整个数据集进行轻松的批量处理和分析
创建全面的 CSV 文件，将所有结果集中在一处
允许无缝导入到 R、Python、Matlab 等的结构化 CSV 文件
荧光标记关联模块
REST API 将您自己的 AI 集成到 MIKAIA 应用中心
IHC细胞检测应用程序
HE细胞检测应用程序
按颜色掩蔽应用程序
荧光共定位应用程序
HER2/neu FISH荧光原位杂交应用程序
荧光细胞计数应用程序
荧光点计数应用程序
人工智能创作应用程序(附加模块)

系统要求

便于安装

只需下载即可开始使用。无需等待技术人员设置现场服务器

将数据掌握在安全的手里--您的手里!

WSIs通常大于1GB。通常将这些数据上传到云端需要花费很长的时间且需要大量昂贵的云储存空间。相反,在本地分析您的数据并直接从您的网络或本地文件夹将WSIs加载到MIKAIA®️(米康雅®️)

在您的组织病理学研究中使用 MIKAIA® (米康雅®️)的主要理由

不可能通过手动进行的定量分析

例如,对所有细胞进行计数、细胞与细胞连接统计、准确测量、组织成分以及根据标准染色预测突变。

分析更多的数据以获得更高的统计意义

评估更大的 ROI、整个 WSI 或包含数百个 WSIs 的整个数据集

更快地分析数字切片：在相同时间内获得更多数据

您的研究时间有限。高效使用它,不要将时间浪费在手动评估上。分析整个数据集需要几个小时——而不是几天。

更快地分析数字切片：率先发布您的发现

时钟在滴答作响。不要让别人先发制人

消除偏差、观察者间和观察者内的差异

无论时间和压力如何,数字分析都会产生相同的结果。在更大规模的分析过程中,它不会下意识地改变其评估标准。

使用最新的数字技术和 AI 增加论文被接受的机会

手动评分时，审稿人会质问你为什么不使用数字图像分析技术。

不要把您的才华和智慧浪费在繁琐的工作上

让电脑采集原始数据。您得出结论并专注于复杂的案例

释放MIKAIA®️(米康雅®️)工作室APP的力量

此应用程序用于勾勒组织轮廓。它将前景和背景分开

组织检测

此应用程序从注释创建数据集。每个注释导出一个图像，例如，当注释标记适合单个图像的细胞或其他小对象时，或者将大注释分割成块，例如，在注释大组织区域时。可以配置图像大小、放大率和文件名方案。

注释图像导出

此应用程序从整个切片图像导出平铺（也称为补丁）。平铺可以以本机分辨率或用户定义的分辨率导出。

可以配置平铺大小和像素重叠。可以根据用户定义的命名方案将切片名称或平铺坐标等属性编码到文件名中。

或者，可以基于手动或自动生成的注释在平铺旁边生成灰度级分割掩蔽。

平铺导出

此应用程序用于根据组织区域的颜色选择组织区域。例如，它可以用于掩盖IHC扫描中的色原。关于前景的绝对和相对大小将会被测量及汇报。

按颜色掩蔽

该应用程序对细胞类型之间进行空间分析。它将样本解释为一个图行，其中细胞是节点，细胞与细胞间的连接是边缘。每个细胞与相邻的连接在一起。然后对相邻的两种细胞类型进行连接分类。根据需要，可以通过提供最大距离的完全切断或基于连接细胞的平均长度和标准偏差来过滤长连接。最后，将连接细胞绘制为矩形图并显示在矩阵表中，其中每个列和行对应于一个源和目标细胞类型。

细胞对细胞连接分析

该应用程序用于检测核免疫组化染色中的阳性和阴性细胞。

它通过首先将图像分解成两种染色成分来分析图像。检测到的细胞可以通过ROI细分(如肿瘤内部和外部;在距离肿瘤边缘距离增加的波段中)和热点(每个ROI)可以寻找。

IHC细胞检测

该应用程序检测荧光玻片中的细胞并勾勒其轮廓。与荧光共定位应用程序不同，它分别对每个波段/标记进行操作。

荧光细胞计数

该应用程序检测低功率荧光玻片中的细胞，每个细胞都显示为一个斑点。可以选择在应用程序中分析哪个波段。用户可以修改各种参数，例如灵敏度或光斑直径。应用程序对细胞进行计数并计算细胞密度。

荧光点计数

该应用程序可用于分析免疫荧光玻片，以进行共同表达研究。它需要DAPI波段加上一个或多个附加标记。对于每个检测到的细胞，应用程序分析每个细胞是否表达标记，并根据阳性标记的组合将细胞分配给一个类别。首先，在DAPI波段中检测细胞核，并用用户指定直径的圆圈标记。接下来，对于每个检测到的细胞，独立地分析标记波段。如果圆圈内的平均强度超过用户定义的阈值，则标记被视为阳性。或者，如果细胞内像素的最小百分比超过给定的强度阈值，则将其视为阳性。

荧光共定位

HER2/neu FISH评分用于评估是否存在HER2过于表达。输入：具有三个标记的FISH图像：DAPI、HER2和CEP17。应用程序首先检测DAPI波段中的细胞核并追踪轮廓。重叠的细胞核会分裂。然后，它检测细胞核内分别标记HER2和CEP17基因扩增的红色和绿色斑点。根据HER2与CEP17基因的比率，每个细胞被分为三类：“阳性”（H/C>=2.2或>=6个HER2点）、“可疑”（H/C介于1.8和2.2之间或>=4个HER 2点）或“阴性”。通过对所有检测到的细胞进行平均来计算总的HER2和CEP17比率。

HER2/neu 乳腺癌荧光原位杂交

该应用程序用于检测H&E染色中的细胞。

细胞分割/分类数据集可以通过自动检测细胞(使用此应用程序)，然后手动将它们标记为不同的类(例如使用类转换刷)，最后使用注释图像导出应用程序导出图像来创建。

HE细胞检测

DIY——自己动手！通过三个简单的步骤，根据数据训练自己的基于补丁的分类器。
（1）定义要区分的组织类的名称。
（2）注释某个典型区域在单个或多个载物玻片的种类里。由于AI已经在组织学图像上进行了预训练，因此这一步骤不需要太多注释。然后通过分析带注释的区域，根据您的用例调整预训练的AI。
（3）现在，在新的不可见区域或图像上应用您自己的分类器。如果您对精度还不满意，请返回到步骤2，再注释几个区域。