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J-GLOBAL ID：202002239079764954   Reference number：20A2270048

Automatic Cell discrimination by Imaging Flow Cytometry and Machine Learning

イメージサイトメトリーと機械学習による明視野像を用いた細胞の自動判別

Author (1)： MATSUOKA YOSHIKAZU (関西医科大学医学部 iPS・幹細胞再生医学講座)
Material： Cytometry Research (Web)  (サイトメトリーリサーチ(Web))
Volume： 30  Issue： 1  Page： 15(J-STAGE)  Publication year： 2020 
JST Material Number： U0673A  ISSN： 2424-0664  Document type： Article
Article type： 文献レビュー  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *fluorescent antibody technique ,...
Semi thesaurus term： CD19+B細胞 ,...

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Author keywords (5)： Imaging Flow Cytometry ,  Machine Learning ,  Convolutional neural network ,  Supervised Learning ,  Unsupervised learning

JST classification (2)： Pathological tests  (GC02040S) ,  Medical image processing  (JE04020T)

Reference (12)：

• 1 LeCun Y, Bengio Y, Hinton G.: Deep learning. Nature 521:436-444, 2015.
• 2 Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, et al.: Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature 542 (7639) : 115-118, 2017.
• 3 Bejnordi BE, Veta M, Diest PJ van, et al.: Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases in Women With Breast Cancer. JAMA 318: 2199-2210, 2017.
• 4 Razzak MI, Naz S, Zaib A.: Deep Learning for Medical Image Processing: Overview, Challenges and Future. arXiv: 1704. 06825. 2017.
• 5 Lecun Y, Bottou L, Bengio Y, et al.: Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE. 86: 2278-2324, 1998.

Terms in the title (4)： イメージサイトメトリー ,  機械学習 ,  細胞 ,  判別