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Identificazione dei sottotipi del linfocita usando la formazione immagine tridimensionale fase quantitativa privo di etichetta e Machine Learning
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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
Chapters
- 00:04Title
- 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
Descriviamo un protocollo per l'identificazione di sottotipi del linfocita usando formazione immagine fase quantitativa e un algoritmo di apprendimento automatico privo di etichetta. Misurazioni dell'indice di rifrazione 3D tomogrammi dei linfociti presentano 3D informazioni morfologiche e biochimiche per le singole celle, che viene quindi analizzati con un algoritmo di apprendimento automatico per l'identificazione di tipi delle cellule.
