/
/
Máquina de aprendizaje y sin etiqueta de identificación de subtipos de linfocitos usando proyección de imagen tridimensional fase cuantitativa
Se requiere una suscripción a JoVE para ver este contenido. Inicie sesión o comience su prueba gratuita.
1Department of Physics,University of Cambridge, 2Department of Physics,Korea Advanced Institute of Science and Technology, 3KAIST Institute for Health Science and Technology,Korea Advanced Institute of Science and Technology, 4Tomocube, Inc., 5Department of Chemical and Biomolecular Engineering,Korea Advanced Institute of Science and Technology, 6Department of Biological Sciences,Korea Advanced Institute of Science and Technology, 7Department of Applied Physics,Stanford University
Capítulos
- 00:04Título
- 01:173D Quantitative Phase Imaging
- 04:34Quantitative Morphological and Biochemical Feature Extraction and Supervised Learning and Identification
- 06:42Results: Representative Label-Free Lymphocyte Subtype 3D Phase Imaging Identification
- 07:56Conclusion
Se describe un protocolo para la identificación de subtipos de linfocitos usando proyección de imagen de fase cuantitativa y un algoritmo de aprendizaje automático libre de etiqueta. Las mediciones de índice de refracción 3D tomogramas de linfocitos presentan 3D información morfológica y bioquímica de células individuales, que luego se analiza con un algoritmo de aprendizaje automático para la identificación de tipos de la célula.
