이미지를 분석하는데 있어 고전적인 분석 파라메터만으로는 세포의 변화를 정량 분석하기 어려운 경우가 많습니다. 세포의 표현형과 형태는 분명 달라졌으나 면적이나 형광의 발현량 만으로는 수치화 및 차별화가 안될 때 연구자는 보다 고차원의 분석 툴이 필요합니다.
레비티 High-content Screening 시스템의 이미징 및 분석 소프트웨어인 Harmony에는 PhenoLOGIC™ 머신 러닝 옵션이 포함되어 있습니다. PhenoLOGIC™을 통해 연구자는 간단히 세포 몇 개를 클릭하여 소프트웨어를 교육하고 이미지 분석 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 다른 시스템에서는 알고리즘을 생성하기 위해 이미지 분석 전문가가 필요할 수 있지만 PhenoLOGIC은 독점적인 기계 학습 기술을 사용하여 사용자가 스스로 쉽게 수행할 수 있도록 합니다. 
이번 웨비나에서는 Harmony의 PhenoLOGIC™ 머신 러닝에 활용되는 표현형 분석을 소개하고 활용의 예시를 보여드릴 것입니다. 웨비나에 참가하시어 이미지 분석에 활용할 수 있는 머신러닝 기법을 연구에 적용해보십시오