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CL-Quant是Biostation系列的分析軟件，為各種高通量活細胞圖像分析提供了完整的解決方案。傳統的圖像分析由于對圖像的信噪比以及熒光標記的清晰度要求過高，所以在活細胞圖像分析時經常得不到滿意的結果。CL-Quant采用了創新的圖像學習與模式識別技術，有效解決了此類問題，從而廣泛應用在細胞檢測，跟蹤以及包括人類iPS細胞分類在內的表型分類等領域。即使不使用熒光標記，也可以完成亞細胞目標跟蹤等任務。

功能模塊

CL-Quant包括各種功能模塊。每種功能模塊都可以獨立完成特定研究的完整分析并提供翔實的結果。功能模塊分為3種類型：標準模塊，向導模塊，定制模塊。標準模塊只需要單擊就可以完成分析；向導模塊提供了操作向導，用戶可以對分析方案進行修改從而生成更具要針對性的模塊；對于上述模塊仍然無法滿足要求的特殊實驗，Nikon還可以協助用戶開發定制模塊。

細胞增殖模塊(Cell Proliferation recipe)

細胞增殖研究可以測量細胞的增長和分裂，在生物制品，基礎研究和藥物開發等領域有廣泛應用。CL-Quant的細胞增殖模塊不需要任何化驗試劑，對相差圖像電影文件進行直接測量即可。

該模塊分為兩類，分別應用于2x/4x配置和10x/20x配置。適用于多種細胞系。

CL-Quant自動精確測量細胞匯合度并給出隨時間變化曲線

單擊鼠標即可自動完成；

采用圖像學習與識別的技術；

單擊即可得到數據和圖表；

傷口愈合模塊(Wound Healing recipe)

創傷愈合模塊研究細胞的遷移和反應，在生物制品，基礎研究和藥物開發領域有廣泛的應用。通過對相差電影文件進行分析，自動測量傷口愈合率并且給出細胞遷移能力。可以應用于多種細胞系。

單擊鼠標即可自動完成；

采用圖像學習與識別的技術；

單擊即可得到數據和圖表；