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JoVE Journal
Immunology and Infection

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JoVE Journal Immunology and Infection
Markierungsfreie Identifikation von Lymphozyten-Subtypen mit dreidimensionale Quantitative Phase Bildgebung und maschinelles lernen
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Markierungsfreie Identifikation von Lymphozyten-Subtypen mit dreidimensionale Quantitative Phase Bildgebung und maschinelles lernen

Article DOI: 10.3791/58305-v • 08:58 min • November 19th, 2018
November 19th, 2018 •
1, 2,3,4,7, 3,4,5, 2,3, 6, 4, 2,3, 2,3,4
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

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Wir beschreiben ein Protokoll für die markierungsfreie Identifizierung von Lymphozyten-Subtypen mit quantitativen Phase Bildgebung und ein maschinelles lernen-Algorithmus. Messungen der 3D Brechungsindex Schichtbilder von Lymphozyten präsentieren 3D morphologische und biochemische Informationen für einzelne Zellen, die dann mit einem Computerlernen Algorithmus zur Identifizierung von Zelltypen analysiert wird.

Tags

Immunologie und Infektion Ausgabe 141 Quantitative Phase Bildgebung optische Beugung Tomographie Holotomography holografischen Mikroskopie Lymphozyten Identifikation Immunzellen Immunologie maschinelles lernen markierungsfreie Bildgebung
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