Machine Learning Approach to Automated Quality Identification of Human Induced Pluripotent Stem Cell Colony Images
المؤلفون المشاركون
Haponen, Markus
Rasku, Jyrki
Joutsijoki, Henry
Aalto-Setala, K.
Juhola, Martti
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-07-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The focus of this research is on automated identification of the quality of human induced pluripotent stem cell (iPSC) colony images.
iPS cell technology is a contemporary method by which the patient’s cells are reprogrammed back to stem cells and are differentiated to any cell type wanted.
iPS cell technology will be used in future to patient specific drug screening, disease modeling, and tissue repairing, for instance.
However, there are technical challenges before iPS cell technology can be used in practice and one of them is quality control of growing iPSC colonies which is currently done manually but is unfeasible solution in large-scale cultures.
The monitoring problem returns to image analysis and classification problem.
In this paper, we tackle this problem using machine learning methods such as multiclass Support Vector Machines and several baseline methods together with Scaled Invariant Feature Transformation based features.
We perform over 80 test arrangements and do a thorough parameter value search.
The best accuracy (62.4%) for classification was obtained by using a k -NN classifier showing improved accuracy compared to earlier studies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Joutsijoki, Henry& Haponen, Markus& Rasku, Jyrki& Aalto-Setala, K.& Juhola, Martti. 2016. Machine Learning Approach to Automated Quality Identification of Human Induced Pluripotent Stem Cell Colony Images. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100100
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Joutsijoki, Henry…[et al.]. Machine Learning Approach to Automated Quality Identification of Human Induced Pluripotent Stem Cell Colony Images. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100100
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Joutsijoki, Henry& Haponen, Markus& Rasku, Jyrki& Aalto-Setala, K.& Juhola, Martti. Machine Learning Approach to Automated Quality Identification of Human Induced Pluripotent Stem Cell Colony Images. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100100
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100100
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر