/

/

Modeling and Analyzing Retinal Degeneration

/

आईपीएससी-व्युत्पन्न रेटिना पिगमेंट एपिथेलियम का उपयोग करके लिपिड जमा के लक्षण वर्णन और परिमाणीकरण की लिपिडयूनेट-मशीन लर्निंग-आधारित विधि

JoVE Journal
Biology

This content is Free Access.

JoVE Journal Biology

LipidUNet-Machine Learning-Based Method of Characterization and Quantification of Lipid Deposits Using iPSC-Derived Retinal Pigment Epithelium

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

आईपीएससी-व्युत्पन्न रेटिना पिगमेंट एपिथेलियम का उपयोग करके लिपिड जमा के लक्षण वर्णन और परिमाणीकरण की लिपिडयूनेट-मशीन लर्निंग-आधारित विधि

Modeling and Analyzing Retinal Degeneration

DOI:

10.3791/65503-v

•

00:49 min

•

July 28, 2023

•

Zander Esh*¹, Sharanya Suresh*¹, Davide Ortolan, Mitra Farnoodian, Devika Bose, Jiwon Ryu, Andrei Volkov, Kapil Bharti, Ruchi Sharma

¹Ocular and Stem Cell Translational Research Section, National Eye Institute,National Institutes of Health (NIH)

Tags

Lipid Deposits Retinal Pigment Epithelium Age-related Macular Degeneration Induced Pluripotent Stem Cell Machine Learning LipidUNet Lipid Droplet Analysis Retinal Degeneration Stargardt Disease Late-onset Retinal Degeneration Complement Activation Phagocytosis Drug Discovery

Embed

ADD TO PLAYLIST

Usage Statistics

Related Videos

आईपीएससी-व्युत्पन्न रेटिना पिगमेंट एपिथेलियम का उपयोग करके लिपिड जमा के लक्षण वर्णन और परिमाणीकरण की लिपिडयूनेट-मशीन लर्निंग-आधारित विधि

सब-रेटिना पिगमेंट एपिथेलियम (आरपीई) जमा का धुंधला होना

आरईपी जमा, विभाजन और परिमाणीकरण की छवि प्रसंस्करण

Read Article