蔡司 arivis：体电子显微镜数据分析新利器
体电子显微镜在生物微观结构研究中展现出巨大潜力，但伴随而来的是海量二维数据处理分析的难题。科研人员面临挑战包括：生物结构复杂，电镜图像灰度单一，阈值分割方法效果不佳;电镜图像缺乏荧光标记辅助区分结构，分割难度大;冷冻体电镜图像处理复杂度高于常温，深度学习应用亦受限，常需手动操作;大数据量导致软件处理效率下降，消耗大量时间和精力。
针对上述问题，蔡司 arivis 集成机器学习与深度学习技术，专为科研打造，能高效执行图像处理、分割、三维重建及数据分析，革新科研工作流程。
更精准的图像分割及三维重构
arivis 提供两种 AI 算法，即语义分割和实例分割，能够更加灵活且精准地完成对生物样本特定结构的图像分割及三维重构。研究人员只需在图像上进行简单涂画，标注所需分割的图像信号，即可借助机器学习和深度学习提取想要的结构进行三维重构，让您发掘更多细节。
流畅的三维可视化分析体验
arivis 提供多样化的直观界面展示方式——旋转、缩放、切片，让样本的微观构造在任意视角下纤毫毕现，助您深入探索每一个细微之处。
简化AI模型训练流程
arivis 不仅仅是在本地PC端实现智能分割的得力助手，蔡司更引领创新，推出 arivis 在线版(arivis Cloud)。该云平台依托深度学习技术，免去硬件限制，让您随时随地，仅需一个浏览器，不论是手机、iPad 还是笔记本，都能轻松访问并在线定制个人专属的深度学习分割模型。此模型进一步支持三维可视化呈现、数据量化分析，并配备完善的标注、测量和分析工具，精准对接您的个性化科研需求。最后，通过 VR 技术，我们邀您沉浸式探索数据新维度，体验前所未有的科研之旅。
高效数据处理引擎
arivis 提供了一流的数据处理能力，得益于其独特的算法，该软件无需占用大量内存资源，也不限定于高端硬件配置，这意味着研究者能使用成本更低的计算机系统去高效处理包括但不限于体电子显微镜在内的多渠道2D、3D、4D乃至5D图像数据集。无论面对的数据规模如何庞大，即使是TB级别以上，arivis均能轻松驾驭，显著缩短处理时间，为科研活动提速，提升整体研究效率。
广泛设备接入与数据格式支持
arivis 具有卓越的兼容性，无缝对接多种品牌及型号的体电子显微镜设备，确保您的实验无论采用哪种尖端仪器，均可顺利导入 arivis 进行图像处理。超过60多种的图像文件格式，让数据导入过程变得便捷无阻，无论是通用的.tif、.jpg格式，还是专业的.raw、.czi等科研图像格式，皆能轻松处理。
定制化处理新境界
为进一步提升灵活性与扩展性，arivis 不仅仅是一款强大的图像处理软件，它还内置了 Python 编程环境，让您能够直接在软件内编写脚本，实现高度个性化的图像分析流程。无论是进行复杂的数据预处理、高级特征提取，还是独特的图像分析算法开发，arivis 都将成为您的强大后盾，助您探索科研新领域。
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