簡単な概要： Aiviaは、ライカマイクロシステムズが開発したAI搭載画像解析ソフトウェアで、2Dから5Dまでの顕微鏡画像の可視化と解析を目的としています。このプラットフォームは、Segment by Exampleなどのディープラーニングツールを搭載しており、3D解析パイプラインを69%高速化し、科学者がコーディングの専門知識を必要とせずに複雑な生物学的画像から知見を抽出できるようにします。.
ライカマイクロシステムズは2021年3月にAiviaを買収し、20年にわたる研究開発の成果を自社の顕微鏡エコシステムに統合しました。高度なアルゴリズムと最先端の機械学習技術に基づいて構築されたAiviaは、大規模で複雑な生物学的データセットを扱う科学者向けの、同社の主力AI搭載ソリューションとなっています。.
このソフトウェアは、顕微鏡分野における長年の課題、すなわち、高度な計算能力を必要とせずに膨大な画像ファイルから有意義な情報を抽出するという課題に取り組んでいます。従来のセグメンテーション手法では、多くの場合、手作業による膨大なキュレーションが必要となり、人為的なミスや再現性の問題が生じていました。Aiviaは、この状況を根本から変革します。.
コアAI機能とセグメントの例
Aivia 15で導入されたこのプラットフォームの最も注目すべき機能は、Segment by Example（事例によるセグメント化）です。この深層学習を活用したツールを使うことで、科学者はサンプル細胞に（2Dでも3Dでも）直接ペイントし、Cellposeをベースに改良したAIモデルを展開することができます。.
この技術の特長は、ユーザーがコードを書いたりモデルをトレーニングしたりする必要がない点です。いくつかのサンプル細胞を描画するだけで、深層学習エンジンが様々な細胞形態の中から類似の構造を自動的にセグメント化します。公式発表によると、この手法は最小限の手動入力で高精度な検出を実現します。.
Aivia 12は、神経科学アプリケーション向けにCellposeの深層学習モデルを組み込み、高密度ニューロン画像における細胞体検出精度を最大46%向上させました。また、最新のニューロン解析ワークフローにより、AIを活用したゴルジ染色サンプルの3Dトレーシングも効率化されています。.
パフォーマンスの向上と最適化
多次元画像スタックの解析においては、処理速度が重要です。Aivia 15は、3D解析パイプラインを最大69%高速化し、3D解析処理のパフォーマンスを向上させます。この高速化は、物体検出からニューロン追跡まで、あらゆる3D解析処理に適用されます。.
Aivia Launchpadは、あらかじめ設定されたガイド付きシーケンスとチュートリアルにより、定量分析を簡素化します。Aivia That Learns機能は、3Dオブジェクト分析と3Dニューロン分析のレシピに適した分析パラメータを予測します。その結果、従来は試行錯誤を繰り返す必要があったパラメータ最適化プロセスを効率化することで、分析時間を74%短縮できます。.
| 特徴 | パフォーマンスの向上 | 応用 |
|---|---|---|
| 3Dパイプライン最適化 | 最大69%高速化 | すべての3D解析ワークフロー |
| 学習するアイヴィア | 74% の所要時間短縮 | パラメータ最適化 |
| Cellpose Integration | 最大46%の優れた検出 | 高密度ニューロン体識別 |
プラットフォームのアーキテクチャと機能
Aiviaは、X、Y、Zの各次元に加え、時間軸とチャネルの変動を含む2Dから5Dまでの画像データセットを処理できます。ソフトウェアアーキテクチャは、極めて大きな画像の表示や複雑な生物学的現象の解析といった高性能なタスクを、パフォーマンスの低下なくサポートします。.
このプラットフォームには、一般的な分析タスク向けに事前学習済みの深層学習モデルが含まれています。研究者は、モデルをゼロから構築することなく、画像セグメンテーションとオブジェクト分類の両方に機械学習技術を利用できます。多様なニーズを持つ複数のユーザーに対応する画像処理施設にとって、この汎用性は特に価値があります。.
Aiviaはローカル環境またはウェブベースの環境で動作するため、研究室は分析インフラストラクチャの構築方法を柔軟に選択できます。このソフトウェアは、STELLARIS共焦点顕微鏡プラットフォームやMateoデジタル顕微鏡など、ライカの顕微鏡ハードウェアエコシステムと統合されています。.
研究分野全体にわたる応用
神経科学研究チームは、AIの支援を受けて神経構造を3Dでトレースする形態学的解析にAiviaを使用しています。このプラットフォームのゴルジ染色ワークフローと改良された細胞体検出機能は、高密度組織サンプルに特に効果的です。.
がん研究においては、ハイスループット空間解析ツールが大きなメリットをもたらします。本ソフトウェアは乳がん研究におけるHi-Plex解析をサポートしており、腫瘍微小環境や細胞間相互作用の定量的評価を可能にします。.
細胞生物学研究室では、細胞の計数、追跡、動態測定にAiviaを活用しています。細胞密度測定、トランスフェクション効率分析、粒子追跡などは、このプラットフォームの標準機能に含まれています。.
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ライカマイクロシステムズのAiviaは、顕微鏡検査や科学画像処理のためのAI支援型画像解析を中心に構築されています。. フライピックスAI 視覚分析に対する同様のニーズを、異なる環境、すなわち土地、インフラ、農業、環境調査に使用される衛星画像、ドローン画像、航空画像に適用する。.
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はじめにおよびアクセシビリティ
ライカマイクロシステムズは、Aiviaの無料トライアルアクセスを提供しており、研究者は導入前に自身のデータセットでプラットフォームをテストできる。同社は、ユーザーのニーズが大きく異なることを認識し、個人研究者向けと画像解析コア施設向けに異なるソリューションを提供している。.
参入障壁は意図的に低く設定されています。インターフェース設計は使いやすさを最優先しており、必要なツールはワンクリックでアクセスできます。測定テンプレートにより、日常的な分析における手作業が削減され、バッチ処理機能によって大規模なデータセットも効率的に処理できます。.
特殊な機能が必要なチーム向けには、カスタム開発の選択肢も用意されています。しかし、ほとんどの研究者は、追加の開発作業なしに、標準機能セットでアプリケーションに必要な機能を十分に満たしていると考えています。.
よくある質問
Aiviaは、共焦点顕微鏡、広視野顕微鏡、デジタル顕微鏡システムなど、さまざまな顕微鏡ソースからの2Dから5Dまでの画像データセットを処理できます。このソフトウェアには、インポートされた画像の再キャリブレーションツールが含まれており、異なる顕微鏡プラットフォーム間での柔軟性を提供します。.
いいえ。「サンプルによるセグメント化」機能やその他のAIツールは、直感的な描画および選択インターフェースを通じて動作します。コーディング経験のない研究者でも、画像上にサンプル細胞を直接マークすることで、深層学習モデルを導入できます。.
Aiviaは、商用グレードのAIモデル（改良版Cellpose）、最適化された3D可視化機能、およびほとんどのオープンソースパッケージにはない予測パラメータツールを統合しています。その代償として、自動化されたワークフローによる時間短縮と大規模データセットにおける優れたパフォーマンスというメリットが得られる一方で、コストも高くなります。.
はい。このソフトウェアは複数のメーカーの画像に対応しており、元の画像取得システムに関わらず正確な測定を保証するためのキャリブレーションツールも備えています。.
サブスクリプションプランは、ユーザーの種類（個人研究者かコア施設か）によって異なります。価格と機能レベルの詳細は定期的に更新されるため、最新の情報についてはライカマイクロシステムズの公式ウェブサイトをご確認ください。.
このシステムは画像特性を分析し、3Dオブジェクト解析およびニューロン解析レシピに最適な解析パラメータを予測します。これにより、従来は解析時間を大幅に消費していた手動によるパラメータ調整のほとんどが不要になります。.
ライカマイクロシステムズは、Aiviaユーザー向けにウェビナー、チュートリアルビデオ、およびドキュメントを提供しています。画像診断施設は、ユーザーコミュニティ向けにカスタマイズされたトレーニングセッションを手配することも可能です。.
結論
Aiviaは、ライカマイクロシステムズがAIを活用した顕微鏡解析を研究者にとって身近なものにするために投資した成果です。このプラットフォームは、3Dワークフローの高速化（69%）、パラメータ予測による時間短縮（74%）など、測定可能なパフォーマンス向上を実現すると同時に、これまで生物学研究室におけるAI導入を阻んできたコーディングの障壁を取り除きます。.
多次元画像データセットに埋もれてしまう研究者にとって、Aiviaは性能と使いやすさのバランスが取れた実用的なソリューションを提供する。このソフトウェアは、高度に専門的なアプリケーションにおける高度な計算能力に取って代わるものではないが、より幅広い科学コミュニティにとってAIを活用した分析を民主化するものである。.
ライカマイクロシステムズに無料トライアルを申し込んで、ご自身のデータセットでAiviaをテストし、プラットフォームがワークフローの要件に合致するかどうかをご確認ください。.