CellPathfinderの新しいバージョンは2024年3月13日にリリースされました。
新しい3D Viewerがご利用になれます。
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直感的で使いやすいインターフェースで、大量の画像データを多角的に解析・グラフ表示にまで導いてくれます。また、Machine LearningとDeep Learning機能は解析対象の認識力を格段に向上、3D培養系やライブセルイメージング等、より複雑で難易度の高い解析にも対応、HCAの強力なツールとなります。
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困難を解決するCellPathfinder
スクリーニングをお考えのかた
CellPathfinderがスクリーニングのボトルネックを解消いたします。
- 多サンプルの閲覧に特化したインターフェースで複数画像の比較も簡単、作業効率を向上
- シンプルな操作で、ビギナーでも機械学習を用いた高度な解析が可能
- 多彩なグラフ作成機能を搭載、画像や動画の作成が簡単、レポート作成時の煩わしさを軽減
がん、再生医療の研究でお悩みのかた
独自の解析技術でCellPathfinderが一歩先のHCAでお手伝いします。
- 横河独自の画像生成技術CE Bright Fieldを用いたラベルフリー解析で染色したくないサンプルも解析可能
- 新たに開発された使いやすいMachine LearningとDeep Learning機能はこれまでの解析では困難だった複雑な現象も簡単に検出
- 発生頻度が少ないレアなイベント（CTCなど）も高速かつ高感度に検知
アプリケーション例
詳細
シンプルなワークフロー
1. 画像データの表示
- 複数の画像が表示できるので ウェル間の画像比較が容易
2. 解析メニューをロードして定量解析
- わかりやすいアイコン表示で、メニューをクリックするだけ
- 画像解析が初めての方でも簡単に見つけることが可能
3. ゲーティング機能
- 1次解析結果を見て、ゲーティングにより任意の細胞集団だけを抽出
- 抽出した細胞集団のみをさらに解析することが可能
4. グラフ作成
- 算出された数値データをさまざまな形でグラフ表示可能
- グラフのプロットと画像はリンクしており、グラフをクリックすることで簡単に画像を確認
5. さらに…個々の細胞のプロファイルリストを作成
- 興味のある細胞をクリックし、各細胞の画像及び数値データを集めたリストを作成可能
ベーシックな解析機能
3D解析
スフェロイド等の3Dサンプルを立体的に解析、体積やZ方向における位置関係の解析が可能です。
スフェロイド内部の細胞を認識
画像のスティッチング
画像をスティッチングして、タイル画像を生成し解析することで、正確に定量化することができます。
スフェロイド、組織切片、神経突起など視野間をまたがる解析に最適です。
NEW!
ダウンサンプリングに対応
空間分解能を落とすことで、高速な解析が可能となります。
また、これまで以上に巨大なタイル画像を扱うことが容易になりました。
手動による領域の指定
自動の画像処理では認識が難しい複雑なサンプルでも、手動によって解析領域を指定することができます。
組織切片などの指定した領域のみの解析を容易に行うことができます。
データご提供：三重大学大学院 医学系研究科 統合薬理学分野 島田 康人 先生
便利なグラフツール
棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、スキャッタープロット、ヒートマップ、ヒストグラムが表示できます。
更に、Z'-Factor、EC50/IC50の算出も可能です。
3D Viewer
3D表示
3Dビューアーの機能を大幅に強化、
Zスタックデータから簡単に高精細な立体画像を作成できます。
動画 再生
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データご提供：日本毛織株式会社 |
様々な表示方式
3D画像の表示方式としてRay castingとMIPに対応。
画像解析によるオブジェクト認識結果も立体表示可能です。
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オリジナル3D画像（Ray casting） |
オリジナル3D画像（MIP） |
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オブジェクト認識結果 |
オリジナル3D画像（Ray casting）と |
オリジナル3D画像、オブジェクト認識結果、
これらの重ね合わせ画像を並べて表示して簡単に比較が出来ます。
マルチウェルプレートに対応、1クリック3D表示するウェルを簡単切り替えできます。
便利ツール
画像全体の中でどの部分を拡大表示しているのか把握するのに便利な「Navigation」表示が可能です。
Navigation 動画 再生
データご提供：Baylar College of Medicine
XY、XZ、YZ各断面の表示やClipping、Cropping機能で対象物の内部構造を自由自在に可視化出来ます。
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Cropping 動画 再生 |
Clipping |
XY、XZ、YZ各断面表示 動画 再生 |
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データご提供：株式会社日本触媒 |
スナップショットと動画の作成が可能です。
3D表示させながら、回転やパン、拡大・縮小の動画の作成が可能です。
動画 再生
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データご提供：日本毛織株式会社 |
多彩なオプション機能
ベーシックパックでは、蛍光画像から細胞などの形態や輝度に関する様々な定量化データの取得に必要な基本機能が網羅されています。
加えて、オプション機能を追加することで、ベーシックパックでは実現できない、様々な解析が可能となります。
Contrast-Enhanced Bright Field
YOKOGAWA独自の画像生成技術を用いて、複数のZスライス明視野画像から、画像解析に適した2タイプの画像を作成します。
明視野画像のDeep Learning機能を利用した解析の前処理として、強力な機能です。
Phase-type: 位相差顕微鏡で撮像されるような画像で、細胞の輪郭まで精度高く認識したい、細胞のフェノタイプを解析したい場合などに有効
Fluor-type: 蛍光画像のような画像で核の認識などに有効
Machine Learning
Machine Learning機能は見た目で評価していた実験もバイアス無く数値化できます。
更に、ソフトに学習させたい形状をクリックするだけで、形状の自動認識ができます。
Same Region over time
タイムラプスを通じて、同一の領域の輝度値などの特徴量を定量化することにより、心筋や神経活動の高速カルシウムオシレーションを波形で描画できます。
Object Tracking
個々の細胞を追跡し、ダイナミックな細胞の挙動をとらえることができます。
細胞分裂後の娘細胞も追跡可能で、細胞系譜の解析が可能です。
Classification(Gate)
細胞を類似の特徴を持つ細胞群に分類できます。
これにより、それぞれの細胞群の個数や存在比、特定の細胞群単位の特徴量の評価などを行うことができます。
細胞の認識（Deep Area Finder）
画像上で細胞や細胞内小器官を塗り分けるだけの簡単な操作で、明視野画像でも高精度に認識できます。
従来の精度では満足できない、これまで諦めていた解析も可能になります。
認識例
原画像
認識結果
細胞の検出（Deep Detection）
細胞を囲うだけの簡単な操作で解析プロトコルを作成し、目的の細胞をカウントできます。
専門知識が不要で簡単に細胞のカウントが可能です。
蛍光画像だけでなく、セグメンテーションが難しい、高密度な明視野画像でも検出可能です。
認識例
原画像
認識結果
細胞の分類 (Deep Image Gate）
定量化が難しいが、「何か違う」、フェノタイプを直感的に分類できます。
分類したい細胞群を選ぶだけの簡単な操作で有効特徴量の選択や閾値設定が不要です。
Fucci systemを用いた細胞周期（G1, EarlyS, SG2M）の分類例
- Fucci を導入したHela細胞に0-6.8uM Etoposide を添加
- 対物レンズ：10x、 励起波長：488nm, 561nm、観察時間：1時間間隔48時間
Control
6.8uM Etoposide
各ウェルごとの細胞周期の分類
EC50/IC50の算出 (Deep Image Response）
細胞認識のプロトコルが不要で、ネガティブ・ポジティブウェルの選択、化合物濃度情報を入れるだけの簡単操作で複雑なフェノタイプを網羅的に定量化できます。
こんなお悩みありませんか？
この機能必要かな？いつまで使うかな？
常にすべての機能は使わない。
使いたい機能だけが欲しい。
この期間だけなんとかならないかな？
卒業研究やプロジェクトのフェーズによって、
一時的にライセンス数を増やしたい。
導入コストなんとかならないかな？
これくらいの金額なら、毎年払うことができる。
サポート方法を選べないかな？
わからないときに電話で教えてくれればそれでいい。
画像解析は初めてだから、しっかりサポートしてほしい。
CellPathfinderの期間ライセンスで解決できませんか？
機能と期間とサポートの中からお客様に最適な組み合わせをご提供します。
ー機能
「必要な機能を必要な時に」をコンセプトに、ベーシックパック＋オプションの構成でご用意しました。
- 蛍光画像のベーシックな解析を行うのに必要な機能をベーシックパックとしてご用意しました。
- その他のアプリケーションに必要な機能はオプションでご用意しました。
ーサポート
電話・メールでのお問い合わせを基本とした、3つのサポート形態をご用意しております。
お客様に最適なプランをご選択ください。
セキュアネットはインターネットを経由せず、閉域網で接続するため、
セキュリティ面でご心配な方も安心してご利用できます。
ー契約期間
3つの契約期間をご用意しました。
契約期間が長いほど、お得なプランになっています。
ーマルチライセンス
ライセンス数に応じた割引があります。横河電機もしくは、販売代理店までお問い合わせください。
オプション組み合わせ例
ー蛍光画像解析ベーシックパック
蛍光画像から細胞などの形態や輝度に関する様々な定量化データの取得に必要な基本機能が網羅されています。
含まれる機能: ベーシックパック
可能な解析: 細胞カウント、顆粒解析、共局在解析、突起長・分枝数解析 等
ーカイネティクス解析パック
細胞内の蛍光輝度の時間変化を測定する方にお勧めです。
含まれる機能: ベーシックパック＋Same Region over time
可能な解析: 心筋や神経活動の高速カルシウムイメージング、FRET 等
ーClassification(Gate)パック
細胞の認識だけでなく、認識した細胞の分類を行う方にお勧めです。
含まれる機能: ベーシックパック＋Classification(Gate)
可能な解析: 細胞周期解析、細胞の生死判定、細胞の分化/未分化、その他の細胞分類・グループ分け 等
ー明視野画像解析＋Deep Leaningパック
明視野画像解析をデジタル合成された類似位相差画像とAIで精度よく、簡単に行いたい方にお勧めです。
含まれる機能: ベーシックパック＋Classification(Gate)＋Contrast-Enhanced Bright Field＋Deep Learning
可能な解析: 蛍光および明視野観察での細胞カウント、細胞の分類、携帯解析、AIによる薬剤効果判定 等
ーフル機能※＋Deep Learningパック
Deep Learning を含めたすべての機能を含んだパックです。共通機器などにお勧めです。
含まれる機能: ベーシックパック＋Same Region over time＋Tracking＋Classification(Gate)＋Contrast-Enhanced Bright Field
＋Machine Learning＋Deep Learning
可能な解析: 前述すべての解析が可能です。
※フル機能: Deep Learning機能を除くすべてのオプションが含まれています。
撮像から解析までトータルソリューション を提案
ロボットでのプレート搬送、CellVoyager CV8000やCQ1での撮像、CellLibrarianでのデータ管理、CellPathfinderでの画像解析など、
お客様のご要望やご予算に合わせて最適な組み合わせをご提案します。
拡大画像はこちらから表示できます 拡大表示
関連製品
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※CellVoyager CV1000の撮影データはサポート対象外です。
※CellPathfinderはソフトウェアと専用ワークステーションを含みます。
システム構成
・ソフトウェア
・専用ワークステーション
・ディスプレィ
専用ワークステーション仕様
モデル: Dell Precision
CPU: Intel® Xeon
メモリ:128 GB
HDD: System（C:） 4TB Storage, （D:） 4TB
OS: Microsoft Windows10 IoT Enterprise Japanese／English
GPU: Intel® Quadro K620 または Quadro P620（高性能GPU非対応）、Quadro RTX5000（高性能GPU対応）
ディスプレイ: 1920×1200, デュアルモニタ
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関連情報
- コロニー形成解析
- Scratch Wound解析
- 細胞毒性解析
- 神経突起伸長解析
- 共培養解析
- トラッキング解析
CQ1でタイムラプス撮像、ハイコンテント解析ソフトウェアCellPathfinderでオートファジー解析を行った実験例をご紹介します。
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Fluorescent ubiquitination-based cell cycle indicator (Fucci) is a set of fluorescent probes which enables the visualization of cell cycle progression in living cells.
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本チュートリアルでは血管内皮細胞のAngiogenesis（血管新生能)の解析を通して、CellPathfinder で網目状の構造を解析する方法を学ぶことができます。
本チュートリアルではiPS細胞由来心筋細胞のカルシウムイメージングを通して、CellPathfinderで動きの少ない物体に対する時系列の解析を行う方法を学ぶことができます。
本チュートリアルではPC12 細胞における神経成長因子（NGF）刺激による神経突起の数と長さの変化を観察します。
本チュートリアルでは、崩壊していくストレスファイバを画像解析して、濃度依存曲線を描画し、定量的に評価します。
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本チュートリアルではHeLa 細胞の明視野画像からCE Bright Field（Contrast-enhanced Bright Field）画像を生成し、核、細胞質の認識を機械学習で行います。
本チュートリアルでは、血管がEGFP で染色されたゼブラフィッシュの画像に対してタイリングと任意領域の細胞の認識を行います。
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本チュートリアルでは核内と細胞質内のNFκB を測定し比率を求め、DoseResponse Curveを作成します。
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