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•
08:58 min
November 19th, 2018
DOI :
10.3791/58305-v
Chapters
0:04
Title
1:17
3D Quantitative Phase Imaging
4:34
Quantitative Morphological and Biochemical Feature Extraction and Supervised Learning and Identification
6:42
Results: Representative Label-Free Lymphocyte Subtype 3D Phase Imaging Identification
7:56
Conclusion
Transcript
この方法は、従来の蛍光標識およびフローサイトメトリー分析手順に代わるものを提供し、これは時間がかかり、コストがかかり、サンプルの細胞機能を変化させるリスクを生じさせる。この技術の主な利点は、三次元屈折率断層撮影と機械学習は、迅速かつ正確なリンパ球同定を可能にするラベルフリーかつ定量的な方法である。この技術の意味は、リンパ球の同定が疾患診断および適切な治療アプリケーションにとって極めて重要であり得るため、血液癌および自己免疫疾患の治療に及ぶ。
この方法はリンパ球集団に関する洞察を
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Summary
定量位相イメージングと機械学習アルゴリズムを用いたリンパ球サブタイプの無料のラベル識別のためのプロトコルについて述べる。リンパ球の 3 D の屈折断層の測定は、細胞の種類を識別するための機械学習アルゴリズムで分析します個々 のセル、3 D の形態学的および生化学的情報を提示します。
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