多源融合图像、谱图、文本、表格和实验条件统一关联
AI Multimodal Analysis
多模态数据分析
整合图像、谱图、表格、文本和实验条件，建立跨模态分析流程，帮助科研团队发现变量关联、样本差异和可解释规律。
01
方案概述
针对材料、生命科学、医学影像、显微图像、光谱数据、测试曲线、实验表格和报告文本，将多来源数据进行清洗、对齐、特征提取与可视化分析。通过统计分析、机器学习和多模态融合模型，形成可解释的结论图谱和交付报告。
特征提取形貌、峰位、曲线、语义和统计指标提取
关联洞察发现样本分组、变量关系和异常来源
可视化输出形成图表、报告和交互式分析面板
02
适用场景
- SEM、TEM、AFM、显微图像与结构参数联合分析
- XRD、XPS、FTIR、Raman、UV 等谱图批量处理
- 实验条件、样品编号、测试结果和报告文本统一关联
- 寻找材料结构、制备条件和性能之间的统计关系
- 为论文图表、项目报告和内部决策提供可视化结论
03
整体流程
文件结构
质量控制
关系对齐
相关分析
结果解释
复用模板
04
技术模块
- 统一样品索引：用样品编号和实验批次将图像、谱图、表格和文本对应起来。
- 图像与谱图处理：支持分割、峰识别、曲线拟合、降噪、归一化和批量统计。
- 特征融合：将形貌、谱峰、实验条件和性能指标组合成可建模特征表。
- 可解释分析：输出关键特征、样本聚类、异常点和变量关联。
05
项目价值
打通分散数据让不同仪器和不同格式的数据可以同场比较
提升分析效率减少手工整理和重复出图工作
增强结论可信度用统计和可解释模型支撑科研判断
形成复用流程后续新增样本可沿用同一套处理模板
AI/模拟
表征/耗材