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  利用深度學習技術去辨識時序活細胞圖像內的小分子 顆粒與細胞 
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講者:長庚大學人工智慧研究中心 鄭卉君
日期:2018/10/25
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:09:14
觀看:134
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摘要:
透過分析生物實驗生成的時序活細胞圖像對
於觀察小分子顆粒與細胞之間的互動關係有很大
的助益,生物學家甚至於藉此還可以提出新的假
設。為了實現此目的,我們曾經提出一種小分子
顆粒-細胞關聯分析方法(簡稱: PCRM 方法),此
方法首先從...
透過分析生物實驗生成的時序活細胞圖像對
於觀察小分子顆粒與細胞之間的互動關係有很大
的助益,生物學家甚至於藉此還可以提出新的假
設。為了實現此目的,我們曾經提出一種小分子
顆粒-細胞關聯分析方法(簡稱: PCRM 方法),此
方法首先從時序活細胞圖像中辨識小分子顆粒和
細胞,進而追蹤各個小分子顆粒的動向來計算它
與不同細胞之間的距離,從而可以量化小分子顆
粒與細胞之間的關係(如取得最短距離的變化)。對
於這整個流程,小分子顆粒與細胞辨識與計算它
們之間的距離是最花時間的兩個階段,過去在計
算距離的階段已提出了平行化的技術(簡稱:PPCD
方法),因此,本論文將著眼於如何利用深度學習
的技術來加快小分子顆粒與細胞辨識的階段,目
前的預測結果在小分子顆粒與細胞的準確度可分
別達到99.4%和87.5%。這樣的成果將可以使得
PCRM 方法能夠達到即時分析的成效

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