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Morphologie-basierte Unterscheidung zwischen gesunden und pathologischen Zellen mittels Fourier-Transformationen und Self-Organizing Maps
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Morphology-Based Distinction Between Healthy and Pathological Cells Utilizing Fourier Transforms and Self-Organizing Maps
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Morphologie-basierte Unterscheidung zwischen gesunden und pathologischen Zellen mittels Fourier-Transformationen und Self-Organizing Maps

DOI:
10.3791/58543-v

•

08:59 min

•

October 28, 2018

•

, , , , , , ,
1Department of Chemical and Product Safety,German Federal Institute for Risk Assessment (BfR), 2Deutsches Rheuma-Forschungszentrum (DRFZ) Berlin, a Leibniz Institute, 3Charité Universitätsmedizin Berlin, 4Applied Systems Biology,Leibniz Institute for Natural Product Research and Infection Biology Hans Knöll Institute

Chapters

  • 00:04Title
  • 01:11Reconstruct the 3D Image
  • 03:13Transform the 3D Reconstructed Surfaces into 2D Projections
  • 04:28Find the Periphery and Calculate the Fourier Components using Fiji
  • 05:13Self-Organizing Maps
  • 06:53Results: Robustness of SOM Mapping Approach
  • 08:32Conclusion

Summary

Automatic Translation

Automatic Translation

Hier bieten wir einen Workflow, der die Identifizierung von gesunden und pathologischen Zellen basierend auf ihre 3-dimensionale Form erlaubt. Wir beschreiben den Prozess der Verwendung 2D-Projektion Umrisse anhand der 3D-Oberflächen, um ein Self-Organizing-Map zu trainieren, die Objektive clustering der untersuchten Zellpopulationen bieten wird.

Tags

Morphology-based DistinctionFourier TransformsSelf-organizing Maps3D MicroscopyCell ReconstructionSurface CreationSmoothingThresholdingCancer ResearchImmunologyDiagnosisTherapy

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