scanR — это программное обеспечение для высокой содержательной микроскопии (high‑content screening), предназначенное для автоматизированного сбора, обработки и анализа изображений клеток в лабораторных исследованиях. Платформа объединяет инструменты управления экспериментом, пакетную обработку изображений и аналитические модули для извлечения морфологических, флуоресцентных и поведенческих признаков клеточных популяций. Программа ориентирована на работу с большими наборами данных, получаемых с автоматизированных микроскопов и камер, и обеспечивает интеграцию с лабораторными рабочими процессами.
История и точные детали разработки scanR могут быть частично недоступны в открытых источниках; в таких случаях описание ниже опирается на общепринятые характеристики ПО этого класса. В типичном применении scanR используется в исследованиях клеточной биологии, фармакологии и скрининга лекарственных соединений для выявления фенотипических изменений, количественной оценки сигналов и создания воспроизводимых рабочих процессов анализа. Интерфейс ориентирован на сочетание визуального контроля и автоматической обработки, включая настройку серии экспериментов и пакетный экспорт результатов.
- Импорт и управление данными: загрузка больших наборов изображений из автоматизированных микроскопов, организация экспериментов и метаданных.
- Предобработка изображений: коррекция фона, выравнивание, фильтрация шумов и компенсирование артефактов съемки.
- Сегментация клеток: алгоритмы выделения клеток и компартментов (ядро, цитоплазма) с поддержкой параметрической и машинно‑обучаемой сегментации.
- Извлечение признаков: вычисление морфометрических, текстурных и интенситетных параметров для отдельных клеток и конгломератов.
- Анализ популяций: кластеризация, статистическая оценка распределений признаков и сравнение условий для выявления фенотипических отклонений.
- Интеграция с ИИ: встроенные или подключаемые модели машинного обучения для улучшенной классификации, детекции объектов и прогнозирования результатов экспериментов.
- Построение рабочих процессов: графические и скриптовые средства автоматизации последовательностей обработки и анализа, повторяемость и масштабируемость.
- Визуализация результатов: отображение сегментаций, тепловых карт, распределений признаков и агрегированных метрик для быстрой интерпретации данных.
- Экспорт и совместимость: экспорт табличных результатов, метаданных и изображений в стандартные форматы для дальнейшей статистической обработки и отчетности.
- Контроль качества: инструменты для валидации сегментации и фильтрации артефактных объектов, а также ведение логов обработки.