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  1. 学位論文
  2. 博士論文(医学)
  3. 本文

Label-free classification of cells based on supervised machine learning of subcellular structures

http://hdl.handle.net/10271/00003678
http://hdl.handle.net/10271/00003678
9bb138ac-1d9a-4930-a5dd-23787c816c46
名前 / ファイル ライセンス アクション
DT_816ronbun.pdf 論文本文 (3.9 MB)
license.icon
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2020-02-26
タイトル
タイトル Label-free classification of cells based on supervised machine learning of subcellular structures
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
資源タイプ doctoral thesis
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
その他のタイトル
その他のタイトル 細胞内構造の教師付き機械学習に基づいた非標識による細胞分類
著者 尾﨑, 裕介

× 尾﨑, 裕介

ja 尾﨑, 裕介

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書誌情報 en : PloS one

巻 14, 号 1, p. e0211347, 発行日 2019-01-29
出版者
出版者 PLoS (Public Library of Science)
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 It is demonstrated that cells can be classified by pattern recognition of the subcellular structure of non-stained live cells, and the pattern recognition was performed by machine learning. Human white blood cells and five types of cancer cell lines were imaged by quantitative phase microscopy, which provides morphological information without staining quantitatively in terms of optical thickness of cells. Subcellular features were then extracted from the obtained images as training data sets for the machine learning. The built classifier successfully classified WBCs from cell lines (area under ROC curve=0.996). This label-free, non-cytotoxic cell classification based on the subcellular structure of QPM images has the potential to serve as an automated diagnosis of single cells.
言語 en
学位名
学位名 博士(医学)
学位の区分
内容記述 doctoral
学位の分野
内容記述 医学系研究科
学位授与機関
学位授与機関識別子Scheme kakenhi
学位授与機関識別子 13802
学位授与機関名 浜松医科大学
学位授与年月日
学位授与年月日 2019-04-19
学位授与番号
学位授与番号 甲第816号
EISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1932-6203
PubMed番号
識別子タイプ PMID
関連識別子 30695059
出版社DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0211347
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-06-20 16:37:06.880231
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