電子顕微鏡画像処理ソフトウェア
TEM/SEM、STEM、クライオTEMなどの画像解析をお手伝い。作業の効率化を実現します。
SEGMAT
学習機能付き SEM/TEM用 セグメンテーション・ソフトウェア
- 生物系・材料系のSEM/TEM画像から、関心領域をAIにより自動抽出します。
- サンプル試料に合わせたAI学習が可能です。
DiffChecker
STEM用 結晶方位マッピング・ソフトウェア
- 結晶方位推定機能 Diffractionパターンから結晶方位を推定します。
- 結晶方位マップ生成機能 推定された結晶方位をSTEM像上に描画し、結晶方位 マップを生成します。
GRIPS
クライオTEM用 自動パーティクル・ピッキング・ソフトウェア
- ノイズに埋もれた単粒子を確実に自動でピッキングします。 ※特許出願済
- RELIONの前処理に最適、手動ピッキングが不要になります。
- 低デフォーカスでも粒子抽出が可能となるので、高分解能な３次元構造が期待されます。
SEM/TEM用 AIセグメンテーション・システム
SEGMAT
SEGMATの特徴
01
従来、手作業で行っていた、煩雑な対象物の抽出を、最適なＡＩアルゴリズムにより自動抽出することで、作業の効率化を実現します。
02
生物系・材料系画像問わず、関心領域をAIにより自動抽出できます。
03
学習機能があることで、数枚の原画像とセグメンテーションした結果を学習させ、残りの画像をセグメン
テーションすることが可能です。
04
学習機能により、お客様の試料に合わせたチューニングが可能です。
05
お客様の試料にて評価後のお買い上げが可能です。
主な機能
- セグメンテーションモデル学習機能
- セグメンテーション実行機能
- セグメンテーション後の抽出画像の保存
システム構成
- 学習用GPU付パソコン
- セグメンテーション用ソフトウェア一式
セグメンテーション結果の例
データセット： https://www.epfl.ch/labs/cvlab/data/data-em/
STEM用 結晶方位マッピング・ソフトウェア
DiffChecker
DiffCheckerの特徴
01
結晶方位推定：Diffractionパターンから結晶方位を推定します。
02
結晶方位マップ：推定された結晶方位をSTEM像上に描画し、結晶方位マップを生成します。
主な機能
走査透過型電子顕微鏡法（STEM）により、走査で得られた１点１点の電子回折パターンの結晶方位を推定します。結晶方位の解析は、電子回折パターンに加えて、結晶情報（結晶系、単位格子、格子定数）をもとに行われます。
入力画像
STEM像、電子回折パターン（ STEM画素の位置に紐付けされたファイル名）
UI入力情報
結晶系、単位格子、格子定数 （CIFファイルより読み込むことが可能です）
出力結果
1枚の電子回折に対しての、昌帯軸表示
STEM像に各点の結晶方位を描画した結晶方位マップ
STEM像に各点の結晶方位を描画した結晶方位マップ
単粒子解析のための自動粒子抽出ソフトウェア
GRIPS
GRIPSの特徴
01
ノイズに埋もれた1 単粒子を確実に自動でピッキングします。 (特許出願済)
02
RELIONの前処理に最適、手動ピッキングが不要になります。
03
高分解能を狙った低デフォーカスでも粒子抽出が可能※1 となるので、高分解能な３次元構造が期待されます。
GRIPSで自動ピッキングしたヘモグロビン
RELIONによる再構成
GRIPSは、筑波大学 生存ダイナミクス研究センター 岩崎憲治教授 のご協力で開発しました。
※1 Acta Crystallographica Section Dに掲載されました。
Ohashi, M., Hosokawa, F., Shinkawa, T. & Iwasaki, K. (2021). Acta Cryst. D77, 966-979.
※2 M＆M 2020、第77回日本顕微鏡学会学術講演会で発表しました。
Evaluation of Automated Particle Picking for cryo-EM Using High Precision TEM Simulation by Utilizing a
Multi-slice Method (M&M 2020) M Ohashi, F Hosokawa, T Shinkawa and K Iwasaki.
