【摘 要】
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目的通过对采集的细胞图像的定量识别,并结合基于机器学习的聚类分析,实现对混合培养的多种细胞基于形态的快速识别分选。方法对体外混合培养的A549和3T3两种细胞进行免疫荧
【机 构】
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浙江大学航空航天学院,浙江大学生命科学学院,浙江省软体机器人与智能器件研究重点实验室,浙江大学软物质科学研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11402227,11621062,11432012);中央高校基本科研业务费(2015QNA4034);青年千人计划启动基金
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目的通过对采集的细胞图像的定量识别,并结合基于机器学习的聚类分析,实现对混合培养的多种细胞基于形态的快速识别分选。方法对体外混合培养的A549和3T3两种细胞进行免疫荧光染色以表征其形态轮廓,利用CellProfiler对采集的荧光图片进行细胞形态特征的提取,再通过CellProfiler Analyst对提取的数据进行机器学习,训练出一种规则,形成一种泛化能力,以达到对混合培养的两种细胞进行识别分选的目的。结果训练分类器准确率为81.24%,可以实现A549和3T3细胞的二分类。结论机器学习有助于提升数
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