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J-GLOBAL ID:201702276985376679   整理番号:17A1182101

腎組織におけるアポトーシスのその後の機械学習検出を用いた光顕微鏡法と自由画像解析ソフトウェアを用いたラット腎組織切片におけるアポトーシスの客観的検出【Powered by NICT】

Objective detection of apoptosis in rat renal tissue sections using light microscopy and free image analysis software with subsequent machine learning Detection of apoptosis in renal tissue
著者 (8件):
資料名:
巻: 49  号:ページ: 22-27  発行年: 2017年 
JST資料番号: D0118C  ISSN: 0040-8166  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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電流研究は,DNAフラグメンテーションによる細胞死経路における細胞の定量化のための自動化した機械学習アプローチを提案した。雄Wistarラットの腎臓組織学的スライド試料の合計17の画像を用いた。スライドはAxio Zeiss Vertを用いて撮影した。A1顕微鏡AxioカムMRC Zeissカメラと禅2012ソフトウェアと結合した40x対物レンズであった。画像はCellProfiler(バージョン2.1.1)とCellProfilerアナリストオープンソースソフトウェアを用いて解析した。10,378物体のうち,4970(47,9%)はTUNEL陽性と同定され,5408(52,1%)はTUNEL負として同定された。平均して,機械学習アプローチの感度と特異度値は0.80と0.77であった。イメージサイトメトリーは,研究でより一般的に使用されるより伝統的な定性的方法と定量分析代替法を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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細胞生理一般 

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