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通过将模式识别应用于高分辨率图像来确定树突状细胞的成熟状态。
The Journal of Physical Chemistry B ( IF 2.8 ) Pub Date : 2020-09-03 , DOI: 10.1021/acs.jpcb.0c06437
Michael F Lohrer 1 , Yang Liu 2 , Darrin M Hanna 1 , Kang-Hsin Wang 2, 3 , Fu-Tong Liu 3 , Ted A Laurence 4 , Gang-Yu Liu 2
Affiliation  

树突状细胞(DC)的成熟或激活状态与其行为和免疫功能直接相关。确定树突状细胞成熟度的常用方法是通过扫描电子显微镜(SEM)或原子力显微镜(AFM)获得的高分辨率图像。尽管是直接的和视觉的,但是确定是通过研究人员直接查看图像来做出的。这项工作报告了一种机器学习方法,该方法使用模式识别结合树突状细胞的细胞生物物理知识来自动确定树突状细胞的成熟状态。从AFM图像确定的精度达到100%。SEM图像的结果达到94.9%。结果证明了使用机器学习来加速数据分析,提取信息,



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更新日期:2020-10-02
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