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공급하도록 노력하겠습니다.

Dragonfly Deep Learning

과학적 발견 가속화

딥 러닝의 U-Net 모델을 사용한 데님 원단 샘플의 자동분할 데이터 세트 제공: Rigaku.


딥 러닝의 U-Net 모델을 사용한 망막 세포의 자동분할 데이터 세트 제공: Christopher Bleck, NIH.

차세대 이미지 처리의 시대가 도래했습니다…

컨볼루션뉴럴 네트워크의 힘을 활용하여 이미지 처리 결과를 새로운 수준으로 향상시킵니다.

Google의 TensorFlow 및 Keras에 의해 구동되는 Dragonfly의 딥 러닝 솔루션은 새로운 뉴럴 네트워크를 개발할 수 있을 뿐만 아니라 작업 흐름을 혁신할 고급 애플리케이션을 위해 기존 모델을 추적,재사용 및 재활용할 수 있게 합니다

Dragonfly의 학습된 뉴럴 네트워크는 이미지 필터처럼 동작하기 때문에,미리 보기가 쉽고 적용이 빠르며 재사용 및 공유가 가능합니다.

공유 모델은 Dragonfly의 Infinite Toolbox에서 다운로드하여 데이터에 적용하거나 추가로 학습할 수 있습니다.

뉴럴 네트워크 라이브러리

Dragonfly의 딥 러닝 솔루션은 U-Net, FCN-DenseNet등과 같은 주요 아키텍처를 포함한 강력한 솔루션을 구현하는 이미 구축되고 학습된 뉴럴 네트워크와 번들로 제공됩니다.

다양한 모델을 Dragonfly의 Infinite Toolbox에서 직접 다운로드하거나, Keras에서 가져올 수 있습니다.

다양한 목적을 위한 쉬운 훈련

초보 사용자도 노이즈 제거,초고해상도 및 자동 분할을 위해 기존 뉴럴 네트워크를 쉽게 학습 시킬 수 있습니다.

분류 작업의 경우,제한된 수의 참조 슬라이스에서 분할하려는 기능에 레이블을 지정하고, 선택한 네트워크를 학습시킨 다음 나머지 이미지 스택과 후속 이미지를 자동으로 분할합니다.

새로운 네트워크 구성

고급 사용자 또한 새로운 네트워크를 작성하거나 기존모델의 활성화 기능 및 기타 노드동작을 편집하기 위한 내장 도구를 이용할 수 있습니다.

또한 사용자는 Keras API를 이용하여 Python에서 직접 코딩하고, Dragonfly의 딥 러닝 솔루션에 직접 통합하기 위해 기존 Keras모델을 가져올 수 있습니다.

모든 애플리케이션에 향상된 이미지 처리 기술을 제공합니다…

Dragonfly의 딥 러닝 솔루션을 통해 까다롭고 지루한 작업에 소요되는 수많은 시간을 절약할 수 있으며,일관되고 반복적이며 편향적인 작업에 소요되는 시간 또한 줄일 수 있습니다.

데이터를 수집하는 데 사용한 이미징 시스템과는 독립적으로 심층 추출 모듈은 이미지 분할, 노이즈 제거 및 초 고해상도를 위해 훈련될 수 있습니다.

이미지 분할

Dragonfly의 딥 러닝 솔루션은 모든 수준의 사용자가 향상된분할 작업을 신속하게 수행할 수 있도록 간단하고 사용하기 쉬운 작업 흐름을 제공합니다.

이 수준의 자동화된 이미지 분할은 높은 처리량의 정량적 이미지 분석을 위해 변형됩니다.



Lawrence Berkeley 국가 연구소의 고급 광원 빔 라인 8.3.2에서 싱크로트론MicroCT로 추출한 세라믹 매트릭스 합성물의 자동 분할

이미지 제공: Aly Badran(콜로라도 대학교)



직렬 섹션 TEM에 의한 Drosophila 신경 조직 이미지의 자동화 된 이진 분할.

이미지 제공: ISBI Challenge 2012

초 고해상도

Dragonfly 딥 러닝 솔루션으로 초 고해상도를 적용하여 이미지의 디테일을 향상시키고 개선합니다.



사암의 초 고해상도.

이미지 제공: University of New South Wales, 디지털 암석 포털(www.digitalrocksportal.com)에서 엑세스, ODC(opendatacommons.org) attribution license

디노이징(노이즈 제거)

노이즈를 억제하고 원본 이미지를 복원하기 위해Dragonfly의 딥 러닝 솔루션을 사용한 노이즈 제거는 다운 스트림 분석을 위한 데이터를 준비하는데 중요한 역할을 합니다.



연속 섹션 FIB-SEM으로 이미지화 한 C. elegans의 노이즈 제거

이미지 제공: Dr. Keana Scott(NIST)