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
Выполнение анализа микроядер с использованием визуализирующей проточной цитометрии преодолевает многие ограничения традиционных методов, включая низкую пропускную способность, вариабельность баллов и отсутствие визуального подтверждения событий. О
Sign in or start your free trial to access this content
Анализ микроядра (MN) является хорошо зарекомендовавшим себя тестом для количественной оценки повреждения ДНК. Однако оценка анализа с использованием традиционных методов, таких как ручная микроскопия или анализ изображений на основе признаков, является трудоемкой и сложной. В этой статье описывается методология разработки модели искусственного интеллекта для оценки анализа MN с использованием данных проточной цитометрии визуализации.