AVATARIS AI 图像分析软件

Deep Learning for Imaging Analysis System

把分割、定量与可视化的重复性读图工作交给深度学习模型：从单张图像到批量数据，从明场形态到荧光信号，让科研人员专注于实验本身。

交互式 AI 分割5 秒智能轮廓3D 空间重建明场 + 荧光双模态七大样本模块

性能飞跃，深度学习驱动多元处理能力

八项核心能力，覆盖从交互分割到批量处理的全流程读图工作。

仅需标记前景、背景提示点，AI 即可快速生成精准样本轮廓；支持自定义框选批量识别区域内类器官，兼顾全自动分割边界模糊、重叠样本，解决识别效果差、手动绘制耗时低效的双重痛点。

一键调用专属分割模型自动定位、圈选图像内全部类器官，替代人工逐张手动勾勒轮廓，海量图片批量分析效率实现质的飞跃，5 秒完成，解放科研人员重复性读图工作。

对多焦平面序列图像自动定位，重建每个类器官的 3D 空间坐标，并在散点图中可视化，可直观反映类器官在 3D 空间中的真实分布。

同步支持明场形态学定量、荧光信号强度分析两套指标体系，无需在多款软件间反复切换，一套工具适配实验室主流成像设备，大幅降低操作成本。

突破市面软件指标单一局限，自动计算面积、周长、圆形度、粗糙度、直径、离心率等十余项参数，全方位量化表征类器官形态特征。

针对不同光照、染色、培养条件下成像差异大的问题，开放细胞概率阈值、最小样本直径、迭代次数等全部可调参数，新手、资深研究者均可按需调试，适配各类个性化实验场景。

内置全自动配色与自定义渲染功能，支持轮廓描边、分层半透明填充、样本编号、透明度调节等操作，分析结果可视化呈现，无需额外作图软件二次加工。

解决单图逐张分析效率低，多组大批量实验数据处理耗时问题，实现多图一键批处理，通量趋势可视追踪。

针对七类常见样本，各自内置专属算法模块，从形态到功能逐一定量。

利用深度学习模型自动识别、分割明场图像内各类类器官，批量输出类器官标准化形态学指标，规避人工圈选带来的巨大主观误差，大幅缩短单批次样本分析时长。

适配明场、荧光两种成像图像，完成单细胞实例分割，同步输出细胞计数、形态、荧光强度数据，实现细胞实验分析全流程标准化。

解决脑类器官仅靠人工经验判断质量、无统一量化标准的痛点，AI 自动识别组织特征并完成标准化三级质量评级，为实验培养优化提供客观数据支撑。

自动区分肿瘤核心区与外周侵袭区域，通过几何参数比值量化侵袭水平，将抽象的肿瘤侵袭生物学特征转化为可对比、可统计的量化数据。

解析动态成像视频中心肌球区域，基于明场像素波动、荧光信号变化双重维度，精准测算跳动频率、收缩振幅，解决人工逐帧观测精度不足、效率低下问题。

采用点提示语义分割识别完整血管网络，提取分叉点、血管长度、网格面积等 18 项拓扑指标，突破仅靠血管覆盖面积单一维度评估的局限，系统量化血管生成水平。

针对皮肤色素沉着研究专属优化，支持全图或自定义 ROI 区域灰度分析，自动输出斑块数量、色素像素占比、灰度分布曲线等数据，实现黑色素沉着客观量化对比。