Máquina de aprendizaje y sin etiqueta de identificación de subtipos de linfocitos usando proyección de imagen tridimensional fase cuantitativa

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19 de noviembre de 2018

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Jonghee Yoon¹ , YoungJu Jo²^,³^,⁴^,⁷ , Young Seo Kim³^,⁴^,⁵ , Yeongjin Yu²^,³ , Jiyeon Park⁶ , Sumin Lee⁴ , Wei Sun Park²^,³ , YongKeun Park²^,³^,⁴

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

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.