Creating an Experiment in the Artificial Intelligence (AI) Software
2:41
Populating the Ground Truth Data Using A‐Assisted Tagging Tools and Training the Model
4:11
Classifying Data Using the Model and Generating Report
6:28
Results: Validation of the AI‐Assisted Cluster and Predict Algorithms
8:23
Conclusion
Transcript
Het uitvoeren van de micronucleustest met behulp van beeldvormende flowcytometrie overwint veel beperkingen van traditionele methoden, waaronder lage doorvoer, scorevariabiliteit en gebrek aan visuele bevestiging van gebeurtenissen. Het belangrijk
Sign in or start your free trial to access this content
De micronucleus (MN) assay is een gevestigde test voor het kwantificeren van DNA-schade. Het scoren van de test met behulp van conventionele technieken zoals handmatige microscopie of op functies gebaseerde beeldanalyse is echter bewerkelijk en uitdagend. Dit artikel beschrijft de methodologie om een kunstmatig intelligentiemodel te ontwikkelen om de MN-test te scoren met behulp van imaging flow cytometriegegevens.