Модульные фотографии: Модульные картины по фото — цены на холсте, заказать здесь!

Модульные картины на заказ по фото, заказать модульную картину со своим фото

Современный интерьер – этот максимум свободного пространства и минимум корпусной мебели, а оживить его, сделать оригинальным, помогут модульные картины на заказ по фото, изготовлением которых занимается наша фирма. Свяжитесь с консультантами компании «Fbrush», если решили заказать изготовление модульных картин на подарок друзьям, родным или хотите приобрести их для своей спальни, гостиной, студии – вам ответят на все вопросы и помогут с оформлением заявки.

Перед тем, как наши мастера изготовят картину по фото, необходимо определить размер и количество модулей, подобрать подходящий стиль нарезки сегментов. Модульная картина может состоять из одного изображения, а может быть представлена в виде коллажа о романтической встрече, путешествии, каком-то знаковом событии.

Заказать модульную картину со своим фото

Загрузите через сайт файлы, чтобы заказать модульную картину со своим фото и оставьте контактную информацию для связи.

Вы также можете купить у нас багет для оформления картины, выбрать обработку полотна фактурным гелем, защитным лаком. Специалисты компании свяжутся с вами для обсуждения вариантов макета, обработки фото, оформления картины.

Картины по фотографии изготавливаются для оформления интерьеров квартир, кафе, творческих мастерских, офисов. Интересно смотрятся модули-коллажи на выставках, презентациях, в холлах компаний – изображения вызывают интерес к информации, что положительно сказывается на популяризации бренда, деятельности организации.

Этапы изготовления картины по фото:

• загружаете фото на сайте или присылаете нам несколько файлов на почту; 
• специалисты компании делают расчеты, готовят макет и высылают вам на утверждение, возможна визуализация изделия в интерьере;
• изготовление модульных картин на заказ по фото осуществляется на виниловом полотне с бумажной основой или на натуральном сатиновом холсте;
• готовые полотна обрабатываются защитным лаком, оформляются в багет.

Используемое нами оборудование для печати передает мельчайшие детали изображения, полотна получаются четкими, с насыщенным цветом. Мы предлагаем широкий выбор изображений для печати. У нас можно купить 3д модульные картины, создающие объем и эффект присутствия.

Изготавливаются модульные картины на заказ по фото максимально быстро – мы сотрудничаем с частными клиентами, дизайнерами, оформителями интерьеров и никогда не подводим по срокам своих заказчиков. Чтобы заказать изготовление полотна, свяжитесь с менеджерами компании «Fbrush» по телефону: 8 (800) 505-01-02.

Модульные картины с фото, изготовление модульных картин на заказ

Наша команда изготавливает модульные картины на заказ, и поэтому мы можем предложить для Вас любую конфигурацию элементов. Количество и геометрия модулей может варьироваться в зависимости от Ваших пожеланий и используемого изображения. Расположение секций модульной картины и расстояние между ними ничем не лимитированы и ограничиваются лишь Вашей фантазией.

Изготовление модульных картин

Изготовление модульных картин в нашей компании построено на использовании только натуральных материалов. Это наша принципиальная позиция. В своем производстве мы используем натуральный холст, краску на водной основе либо на основе натуральных растворителей, дерево без каких-либо пропиток. Изготовление модульных картин с таким подходом дает нам возможность заявить о высокой экологичности нашей продукции, а нашим клиентам выбирать наилучшее решение для своего дома и офиса.

Изготовление модульных картин можно разделить на несколько этапов производства:

• подбор изображения, разбивка на составные части и визуализация проекта;
• печать макета на холсте;
• изготовление подрамника и натяжка холста на подрамник.

Печать на холсте при изготовлении модульных картин мы выполняем на японском оборудовании Mimaki с высоким разрешением, что позволяет передать всю сочность картинки в самом высоком качестве. Как уже говорилось ранее, подрамник изготавливается из натурального дерева, а натяжка холста выполняется с применением профессионального оборудования опытным мастером. Таким образом, модульные картины нашего производства становятся качественным продуктом.

Модульные картины с Вашим фото

В качестве изображения для модульной картины могут использоваться Ваши фотографии. Знаменательные события или красивая фотосессия могут быть запечатлены и радовать воспоминаниями в виде декора Вашего интерьера. Такое, казалось бы, смелое решение вызовет бурю эмоций среди Ваших родственников и друзей и определенно понравится и Вам. Модульные картины с фото могут быть интересно обыграны делением на элементы, а также выполнены в качестве коллажа или фотомозаики.

Заказать модульные картины Вы можете одним из следующих способов:

• пообщавшись с нашим менеджером прямо здесь на сайте;
• по многоканальному телефону +7 (347) 224-27-37;
• заявкой на электронный адрес [email protected];
• в нашем офисе по адресу: г.Уфа, ул.Менделеева, 23 (2 этаж).

Модульные картины на заказ в Красноярске и Железногорске — фотоцентр «Колибри»

Модульные картины на заказ

Модульные картины — это изображения, разделённые на несколько частей (боксов). Выглядят они весьма интересно и оригинально, благодаря чему и пользуются столь высоким спросом.

Такой элемент интерьера органично вписывается в любую обстановку, начиная с офиса и заканчивая квартирой. Но, разумеется, внешний вид модульной картины на стене будет зависеть в первую очередь от качества её исполнения.

В фотоцентрах «Колибри» модульные картины на заказ выполняются с использованием современных широкоформатных принтеров по технологии УФ-печати. Они порадуют вас чёткостью изображения и идеальной свето- и цветопередачей.

Оборудование, используемое нашими сотрудниками, тщательно откалибровано, за счёт чего вы можете быть полностью уверены в том, что цвета на изделии сохранятся именно в том виде, в котором и были на представленном вами изображении.

Особенности модульных картин

Как уже было упомянуто ранее, модульные картины состоят из нескольких отдельных боксов (модулей). Количество их может варьироваться, но в среднем используется от 2 до 6 сегментов. При оформлении заказа на модульные картины вы предоставляете изображение специалистам фотоцентра «Колибри», которые, в свою очередь, не просто выполняют модульную картину из фотографии, но и при необходимости рекомендуют пересмотреть количество модулей в ней.

Всё дело в том, что разные объекты и ракурсы выглядят неодинаково хорошо в модулях. Именно с целью улучшения визуальных характеристик итоговой работы опытные сотрудники «Колибри» подсказывают наиболее приемлемые варианты количества блоков, предлагая купить модульную картину из фотографий с тем или иным количеством блоков.

Какие модульные картины можно найти в Красноярске в фотоцентре «Колибри»

Мы предлагаем два варианта модулей своим клиентам: гладкие и текстурированные хлопком. При этом наносить в обоих случаях можно как выбранную фотографию, так и изображение другого характера для создания полноценной картины.

В нашем фотоцентре в Красноярске вы также можете приобрести готовые модульные картины для дома, офиса, оформления конференцзала или декорирования других помещений.

Что бы вы ни выбрали, сотрудники фотоцентра всегда с удовольствием включаются в творческий процесс, помогая каждому обратившемуся найти или создать именно тот вариант модульной картины, который бы соответствовал всем ожиданиям! Именно поэтому для исполнения своих желаний приходите к нам в фотоцентр «Колибри»!

Модульные дома и планы сборных домов

Опыт и знания, которым можно доверять

Выбор подходящего застройщика для строительства нового дома — одно из наиболее важных решений, которые вы примете в процессе покупки дома.

Impresa Modular — это производитель по индивидуальному заказу, который выбрал исключительно модульную конструкцию для удовлетворения потребностей наших клиентов. Мы считаем, что он создает красивые дома, поддерживает инновационный дизайн дома и создает безопасные и здоровые дома для наших клиентов. Наши модульные дома могут быть единственными в своем роде творениями, предлагающими еще более широкий выбор вариантов дизайна, чем у большинства традиционных строителей.

Опыт, знания, сотни стандартных планов дома и почти безграничные возможности настройки — все эти качества объединены в одном строителе. Мы — единственный в стране производитель модульных домов, у которого есть возможность спланировать, спроектировать и доставить ваш уникальный дом по лучшей цене.

Наша команда консультантов по дому является наиболее компетентной из всех, кого вы можете найти, когда речь идет о индивидуальном модульном домостроении. На этапе проектирования вашего дома у вас будет широкий выбор вариантов для создания поистине уникального дома.

Учитывая разнообразие возможных вариантов, покупатели нестандартного дома нередко испытывают эмоциональные взлеты и падения во время процесса, больше, чем новый покупатель дома, который строит промышленный дом, может испытать это на пути к новому дому. Знание того, чего ожидать на каждом этапе, происходит от прочного общения. Простое знание того, какой выбор вам придется сделать и когда, может иметь большое значение для упрощения процесса строительства дома по индивидуальному заказу и создания дома, о котором вы всегда мечтали. Мы гордимся тем, что являемся строителем по индивидуальному заказу, у которого есть ответы, когда они вам нужны больше всего.

Impresa Modular — лидер в области модульного строительства

Кто-то может предъявить претензию, но мы подтверждаем ее. Наше национальное присутствие дает нам доступ к ресурсам и возможностям, о существовании которых рядовые строители даже не подозревают. При выборе строителя дома по индивидуальному заказу, с которым будет сотрудничать при строительстве нового дома, большинство наших клиентов используют те же критерии оценки. Им нужен строитель, который прислушается к их потребностям, проведет их через процесс строительства и которому, по их мнению, можно доверять.Благодаря открытому общению, силе общенациональной компании, поддерживающей вашего местного консультанта по дому, а также многолетним знаниям и опыту, мы хотим стать вашим надежным партнером, когда придет время строить свой новый дом.

---

MCMICRO: масштабируемый модульный конвейер обработки изображений для мультиплексной визуализации тканей

Образцы тканей

Деидентифицированный образец миндалин от 4-летней женщины европейского происхождения был получен от Cooperative Human Tissue Network (CHTN) , Западный дивизион, в рамках транссетевого проекта HTAN SARDANA.Нормативные документы, включая протоколы институционального наблюдательного совета (IRB), соглашения об использовании данных и соглашения об использовании тканей, были в наличии для обеспечения соответствия нормативным требованиям. Соблюдались стандартные протоколы получения и фиксации тканей; подробный протокол можно найти по ссылке, представленной в таблице 1. Срезы были вырезаны из обычного закрепленного формалином парафина (FFPE) толщиной 5 мкм и помещены на предметные стекла микроскопа Superfrost Plus (Fisher Scientific, каталог № 12-550-15) для CyCIF и mIHC или на покровных стеклах, покрытых поли-l-лизином (Электронная микроскопия, каталожный номер.72204-01; слайды и разделы FFPE были подготовлены в соответствии с инструкциями в Руководстве пользователя Akoya Biosciences CODEX, редакция B.0, глава 3. Подготовка покровных стекол и обработка тканей) для CODEX. Набор срезов тканей FFPE был получен участвующими центрами HTAN (CHTN, Гарвардская медицинская школа (HMS), Broad Institute и Орегонский университет здоровья и науки (OHSU)), как указано в таблице 2, что позволяет центрам произвести сопоставимый пространственный учет клеток. используя выбранный каждым центром метод визуализации. CHTN выполнил окрашивание H&E на первом срезе, которое впоследствии было визуализировано в HMS.

Таблица 1 Протоколы экспериментов Таблица 2 Информация об образцах данных изображения миндалин на рис. 2

Для набора данных EMIT образцы тканей человека (от 42 пациентов) были использованы для создания микроматрицы из нескольких тканей (HTMA427) с избытком (отбракованы). ) протокол тканей, одобренный IRB в Бригаме и женской больнице (BWH IRB 2018P001627). По два ядра диаметром 1,5 мм были взяты из каждой из 60 областей ткани с целью получения одного или двух примеров как можно большего количества опухолей (с подобранной нормальной тканью из той же резекции, когда это было возможно), а также нескольких неподходящих опухолей. -неопластические медицинские заболевания, сопровождающиеся острым воспалением (например, дивертикулит и аппендицит), и вторичные лимфоидные ткани, такие как миндалины, селезенка и лимфатические узлы.В целом, TMA содержал 120 ядер плюс 3 дополнительных «маркерных ядра», которые представляют собой ядра, добавленные к TMA таким образом, чтобы можно было ориентировать TMA на изображениях.

Окрашивание и визуализация CyCIF

Метод CyCIF включает итерационные циклы инкубации антител, визуализации и инактивации флуорофора, как описано ранее ⁸ . Подробный протокол можно найти на protocol.io, как показано в таблице 1, с подробной информацией об антителах, доступной в дополнительных таблицах 3 и 4.Изображения CyCIF представляют собой целые слайд-изображения из 36 сплетений, собранные с использованием увеличения × 20, объектива с числовой апертурой 0,75 и объединения пикселей 2 × 2, что дает изображения с размером пикселя 0,65 мкм на пиксель. Изображение включает 416 и 350 фрагментов изображений для WD-75684-02 и WD-75684-08, соответственно, каждый с четырьмя каналами, один из которых всегда является Hoechst для окрашивания ДНК в ядре.

Окрашивание и визуализация CODEX

Покровные стекла были приготовлены в соответствии с протоколами окрашивания тканей FFPE, приведенными в Руководстве пользователя Akoya Biosciences CODEX (разделы 5.4–5.6). Вкратце, срезы ткани FFPE размером 5 мкм вырезали на покрытые поли-L-лизином покровные стекла и запекали в течение 20-25 минут при 55 ° C. Перед депарафинизацией срезы ненадолго охлаждали и промывали в течение 5 мин следующим образом: дважды в ксилоле; дважды в 100% этаноле; один раз в 90%, 70%, 50% и 30% этаноле и дважды в деионизированной воде. Срезы переносили в 1 × цитратный буфер (Vector Laboratories, каталожный № H-3300) и извлечение антигена выполняли в скороварке Tinto Retriever Pressure Cooker (BioSB, BSB 7008) при высоком давлении в течение 20 минут.Срезы кратковременно промывали деионизированной водой перед тем, как инкубировать в деионизированной воде при комнатной температуре в течение 10 минут. Срезы дважды ненадолго промывали в буфере для гидратации (Akoya), затем оставляли для инкубации в буфере для окрашивания (Akoya) при комнатной температуре в течение 20–30 минут. Коктейль антител (200 мкл на секцию) готовили в соответствии с инструкциями производителя. Срезы покрывали 200 мкл коктейля антител и оставляли инкубироваться при комнатной температуре в течение 3 часов во влажной камере.Срезы дважды промывали в буфере для окрашивания в течение 2 минут, а затем фиксировали смесью 1,6% параформальдегида в буфере для хранения (Akoya) в течение 10 минут. Срезы кратковременно промывали три раза в 1 × PBS, а затем промывали ледяным метанолом в течение 5 минут перед повторной промывкой три раза в 1 × PBS. Срезы окрашивали 190 мкл смеси 20 мкл фиксирующего реагента (Akoya) и 1 мл 1 × PBS, после чего их оставляли инкубироваться при комнатной температуре в течение 20 мин. Срезы кратковременно промывали три раза в 1 × PBS и хранили в буфере для хранения при 4 ° C до тех пор, пока анализ не был готов к запуску.

Запуск анализа CODEX

96-луночный планшет для репортерных красителей с ядерным красителем (Akoya) был подготовлен в соответствии с Руководством пользователя Akoya Biosciences CODEX (разделы 7.1–7.2). Окрашенные срезы ткани загружали во вставку CODEX Stage (Akoya), а планшет Reporter загружали в машину CODEX. Следуя экранным подсказкам, срезы окрашивали вручную ядерным красителем 1: 2 000 в 1 × буфере CODEX (Akoya) в течение 5 минут перед тем, как продолжить, следуя экранным подсказкам.Изображение было выполнено на Zeiss Axio Observer с источником света Colibri 7. Эмиссионные фильтры: BP 450/40, BP 550/100, BP 525/50, BP 630/75, BP 647/70, BP 690/50 и TBP 425/29 + 514/31 + 632/100, а дихроичные зеркала QBS 405 + 492 + 575 + 653, TFT 450 + 520 + 605, TFT 395 + 495 + 610 и TBS 405 + 493 + 575, все от Zeiss. Обзорное сканирование выполняли при увеличении × 10, после чего получали области поля зрения 5 × 5 с использованием объектива Plan-Apochromat × 20 / 0,8 M27 Air (Zeiss, каталог No.420650-9902-000). Изображения с увеличением (× 20) были получены с размером пикселя 212 × 212 нм с использованием программного автофокуса, повторенного для каждой плитки перед получением z-стека из 17 плоскостей с интервалом 0,49 мкм. Плитка была сшита с перекрытием 10%.

Окрашивание и визуализация mIHC

Платформа mIHC, описанная здесь, включает влажные и сухие лабораторные методы, которые были описаны ранее ^23,24 . Подробный протокол, использованный в данном исследовании, доступен на сайте protocol.io (Таблица 2).mIHC включает процесс циклического окрашивания, оптимизированный для тканей FFPE, с панелями антител (12–29 на панель), предназначенными для исследования как лимфоидного, так и миелоидного компартментов иммунной системы. Каждое антитело окрашивается по отдельности и завершается цифровой визуализацией всего слайда, поскольку химия окрашивания использует один хромоген и визуализацию в светлом поле. Окрашивание гематоксилином в начале и конце панели антител используется для ядерной идентификации в вычислительном конвейере. Полные изображения слайдов сканируются с увеличением × 20, с 0.5 мкм на пиксель.

Реализация конвейера

MCMICRO был реализован в Nextflow, который был выбран за его естественную интеграцию с контейнерными технологиями, такими как Docker и Singularity, его автоматическое отслеживание происхождения и распараллеливание задач обработки изображений, а также его способность указывать зависимости модулей, которые могут измениться в время выполнения ¹¹ . Чтобы сделать конвейер MCMICRO более доступным, мы также интегрировали его с вычислительной средой Galaxy, которую ежедневно используют тысячи ученых по всему миру для анализа широкого спектра биомедицинских данных (дополнительный рис.5) ⁹ .

Коррекция освещенности

BaSiC — это плагин Fiji / ImageJ для коррекции фона и затенения, обеспечивающий высокую точность и требующий всего нескольких входных изображений ¹⁸ . Мы поместили инструмент в контейнер, что позволило ему запускаться без явной установки ImageJ.

Сшивание и регистрация изображений с использованием ASHLAR

ASHLAR (Выравнивание путем одновременной гармонизации слоя / регистрации смежности) — это пакет Python для эффективного мозаичного создания и регистрации сильно мультиплексированных изображений ¹⁵ .Он выполняет сшивание и регистрацию на изображениях циклической иммунофлуоресценции, используя данные ядерных красителей (обычно Hoechst 33342). Общая стратегия заключается в следующем: (1) выравнивать мозаичные изображения из первого цикла от края до края с их ближайшими соседями (мозаика) с использованием фазовой корреляции на канале ядерного маркера; (2) для второго и последующих циклов выровняйте каждую плитку с наибольшей перекрывающейся плиткой из первого цикла (регистрация), используя фазовую корреляцию на канале ядерного маркера, и сохраните скорректированные координаты этапа, а не фактические объединенные изображения; (3) используйте исправленные координаты, чтобы собрать одно изображение, охватывающее всю отображаемую область, включая все каналы из всех циклов. Такой подход сводит к минимуму наложение ошибок выравнивания по тайлам и циклам, а также требования к временному хранилищу для промежуточных результатов.

Coreograph

Coreograph был недавно разработан для MCMICRO и больше нигде не публиковался. Это реализовано впервые в MCMICRO. Его функция состоит в том, чтобы разделить или «разбить» сшитое изображение TMA на отдельные стеки изображений для каждого ядра. Он использует этап предварительной обработки семантической сегментации, чтобы помочь идентифицировать ядра, которые затемнены или фрагментированы, что является распространенной проблемой.Мы обучили глубокую, полностью связанную сеть двум классам — основной ткани и фоновой — с использованием популярной архитектуры UNet ²¹ для семантической сегментации. Обучающие данные состояли из ядер, которые были хорошо разделены, а также ядер, которые были объединены и / или фрагментированы, что позволяло обрабатывать ситуации, когда целостность выборки была очень неоднородной. После того, как ядра были выделены в виде карт вероятностей, они были вырезаны из сшитого изображения на основе их среднего диаметра и сохранены в виде стека TIFF.В ситуациях, когда ядра были слишком сгруппированы, средний диаметр использовался для установки размера ядра лапласиана Гаусса (LoG) для определения локальных максимумов на картах вероятности.

UnMICST

UnMICST ¹⁴ — это модуль в MCMICRO, который помогает повысить точность сегментации нисходящего потока путем создания карт вероятностей для каждого класса для классификации каждого пикселя с определенной степенью уверенности. По аналогии с Coreograph, он использует архитектуру UNet (см. Выше). Ранее аналогичная модель UNet была обучена сегментации ядер для распознавания двух классов в окрашенной по Hoechst 33342 ткани миндалин (контуры ядра и фон).Здесь мы обучаем трехклассную модель для извлечения ядерных центров, контуров ядер и фона из аннотированных вручную тканей легкого, миндалин, простаты и других тканей, чтобы приписать различные формы ядер. Реалистичные увеличения, в дополнение к обычным преобразованиям на лету, были включены путем преднамеренной расфокусировки изображения и увеличения времени экспозиции камеры для имитации увеличения фокуса и контраста соответственно. Обучение проводилось с использованием пакета размером 24 с помощью Adam Optimizer и скорости обучения 0.00003, пока точность не сойдется. Точность сегментации оценивалась путем подсчета доли ячеек в удерживаемом тестовом наборе, которые прошли быстрое пересечение метрики объединения.

Сегментация ткани Ilastik

Как и UnMICST, Ilastik ¹⁹ присваивает каждому пикселю вероятность принадлежности к заранее определенным классам (например, ядру клетки, мембране и фону). MCMICRO полагается на модуль классификации пикселей Ilastik для обучения и последующей пакетной обработки с использованием классификатора случайного леса.Обучение классификатору Ilastik в MCMICRO выполняется в несколько этапов. Во-первых, интересующие области (ROI) с определяемой пользователем шириной и высотой случайным образом обрезаются из WSI. Во-вторых, ROI аннотируются вручную пользователем на локальном компьютере через графический интерфейс Ilastik. В-третьих, чтобы гарантировать, что части ткани точно представлены в кадрированных изображениях, метод Оцу используется для определения глобального порога через WSI для конкретного интересующего канала (например, ядерное окрашивание). Наконец, пользователь экспортирует обрезанные участки, которые содержат желаемую долю пикселей выше ранее определенного порога.По завершении обучения случайного леса предсказания классификатора всего слайда развертываются в режиме без графического интерфейса (без графического интерфейса пользователя) для пакетной обработки больших наборов данных в MCMICRO.

Cypository

Cypository — это модуль сегментации экземпляров, реализованный в PyTorch на основе архитектуры Mask R-CNN. Базовая двухклассовая модель была предварительно обучена с использованием набора данных «Общий объект в контексте», а затем уточнена, чтобы отличить целые клетки от фона на основе канала клеточной мембраны, окрашенного агглютинином зародышей пшеницы. Обучение проводилось с использованием пакета из четырех человек, скорости обучения 0,005, импульса 0,9 и уменьшения веса 0,0005 за пять эпох. В отличие от UnMICST, вывод Cypository представляет собой как маску метки, так и ограничивающие прямоугольники, охватывающие каждую обнаруженную ячейку; маска метки совместима с модулями нисходящего потока в MCMICRO.

Сегментация водораздела с помощью S3segmenter

S3segmenter был недавно реализован для конвейера MCMICRO и включает настраиваемый алгоритм водораздела, управляемый маркерами, для идентификации ядер на картах вероятностей, созданных UnMICST и Ilastik.Маркеры водораздела получают путем свертки ядра LoG с последующим поиском локальных максимумов по изображению для определения исходных точек. Размер ядра LoG и сжатие локальных максимумов являются настраиваемыми параметрами, зависящими от ожидаемых диаметров ядер на изображении. В качестве побочного продукта этот метод определяет ложноположительные сегменты на фоне изображения. Эти ложные срабатывания были исключены путем сравнения их интенсивности с пороговым значением, полученным от Оцу, рассчитанным либо на необработанном изображении, либо на карте вероятности.В настоящее время S3segmenter предлагает три альтернативных метода сегментации цитоплазмы. Во-первых, вокруг каждого ядра используются традиционные неперекрывающиеся кольца (кольца) с заданным пользователем радиусом. Во-вторых, преобразование евклидова расстояния вычисляется вокруг каждого ядра и маскируется указанным пользователем каналом, отражающим общую форму всего образца ткани. Канал автофлуоресценции может быть выбран, если соотношение сигнал / фон изображения достаточно высокое. В-третьих, цитоплазма сегментируется с использованием контролируемого маркером водораздела при преобразовании расстояния, взвешенном в градациях серого, где сегментированные ядра являются маркерами, а преобразование расстояния, взвешенное в градациях серого, аппроксимируется путем сложения масштабированных версий преобразования расстояния и необработанного изображения вместе. Этот метод концептуально аналогичен методу, который используется в модуле CellProfiler Identify Secondary Objects ²⁵ . S3segmenter также способен обнаруживать точки, свертывая небольшое ядро ​​LoG по изображению и идентифицируя локальные максимумы. После завершения сегментации ядер и цитоплазмы помеченные маски для каждой области экспортируются как 32-битные изображения TIFF. Также сохраняются двухканальные стеки TIFF, состоящие из контуров маски и необработанного изображения, что позволяет легко визуально оценить точность сегментации.

MCQuant

Семантическая сегментация в MCMICRO создает 32-битные маски, которые используются для количественной оценки интенсивности пикселей (то есть экспрессии белка) на мультиплексированных WSI для цитоплазмы и ядер. Количественная оценка в MCMICRO выполняется с использованием scikit-image — популярной библиотеки анализа изображений на основе Python — и значения пространственных характеристик клетки вычисляются для уникальных клеток (цитоплазма и ядра) в дополнение к их средней интенсивности пикселей (экспрессия белка). Результирующие таблицы пространственных характеристик экспортируются как файлы значений, разделенных запятыми (CSV), для последующего анализа данных, аналогично histoCAT ¹⁶ , который реализован в MATLAB.

SCIMAP

Таблицы пространственных объектов, созданные MCMICRO, могут использоваться для выполнения различных одноклеточных анализов с пространственным разрешением. SCIMAP — это основанный на Python набор инструментов пространственного анализа отдельных ячеек, предназначенный для работы с большими наборами данных. Мы включили SCIMAP в MCMICRO для выполнения неконтролируемой кластеризации (Leiden clustering ²⁶ , Phenograph ²⁷ , KMeans) для идентификации типов ячеек, а также пространственной кластеризации для идентификации повторяющихся клеточных окрестностей ²⁸ .Модуль SCIMAP выводит файлы CSV, содержащие аннотации кластеров, а также тепловые карты и графики UMAP для визуализации кластера. Кроме того, модуль выводит объект AnnData, который можно легко импортировать для дальнейшего анализа SCIMAP в записных книжках Jupyter и визуализации с помощью napari. Объект AnnData совместим с хорошо известными наборами инструментов для отдельных ячеек, такими как Scanpy ²⁹ и Seurat ³⁰ , что обеспечивает бесшовную интеграцию данных визуализации с другими модальностями для отдельных ячеек.

FastPG

FastPG ³¹ — это реализация C ++ популярного метода Phenograph для кластеризации данных с отдельными ячейками. Реализация невероятно хорошо масштабируется для наборов данных с миллионами ячеек, таких как те, которые обычно встречаются при визуализации всего слайда, что часто приводит к увеличению времени выполнения на порядок по сравнению с исходным Phenograph. Подобно SCIMAP, FastPG принимает в качестве входных данных таблицы пространственных характеристик, созданные MCMICRO, и выводит назначение отдельных ячеек кластерам в пространстве выражения маркера.

Сводка отчетов

Дополнительная информация о дизайне исследований доступна в Сводке отчетов по исследованиям природы, связанной с этой статьей.

Модульные дома для современных семей

Удовлетворение растущего спроса на жилье

20% — 40% Дешевле 40% — 50% Быстрее500 + Местные жители обучены и трудоустроены

Узнайте больше о нашем внешнем строительстве

Познакомьтесь с людьми, стоящими за домом

УВИДЕТЬ ВСЕ

Последнее от Factory_OS

23 ноября 2020

Factory_OS привлекает 55 миллионов долларов на инновационные усилия по решению жилищного кризиса в районе залива

Читать далее

20 ноября 2020

Factory_OS объединяет усилия с лидерами в области технологий и финансов для решения жилищного кризиса

Читать далее

22 октября 2020

Schwabs жертвует 65 миллионов долларов на строительство жилья для бездомных в S.F.

Читать далее

27 сентября 2020

Пора бороться за Сан-Франциско, который мы любим, а не бросать его

Читать далее

4 сентября 2020

Factory_OS # 2 Скоро выйдет

Читать далее

28 июля 2020

Factory_OS и Carpenters — ключ к решению жилищного кризиса в штате

Читать далее

27 июля 2020

Технологическая отрасль усугубила жилищный кризис.

Вот что делает Google, чтобы это исправить. Читать далее

9 июня 2020

Factory_OS Сохраняет жизненно важное развитие доступного жилищного строительства

Читать далее

20 декабря 2019

Hive 50, награда 2019 года в области стратегии: Factory_OS

Читать далее

3 декабря 2019 г.

Рынок жилья убивает американскую мечту

Читать далее

Могут ли фабрично построенные квартиры решить жилищные проблемы Калифорнии?

Читать далее

1 ноября 2019 г.

Могут ли фабрично построенные квартиры решить жилищные проблемы Калифорнии?

Читать далее

Этот новый «завод быстрого реагирования» хочет построить сборочную линию для строительства жилья после стихийных бедствий

Читать далее

11 Октябрь 2019

Factory_OS делает историю в Окленде

Читать далее

9 сентября 2019 г.

Жилой комплекс построен в Западном Окленде за 10 дней

Читать далее

30 июля 2019 г.