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基于三维形态参数的凋亡乳腺癌细胞机器学习识别研究

         

摘要

通过对诱导凋亡乳腺癌细胞的激光共聚焦显微图像进行三维重建,获得细胞核、线粒体和整个细胞的平均体积、比表面积、等体积球半径和体积百分数。再利用获得的上述三维形态参数,分别采用层次聚类方法和BP神经网络模型对细胞进行分类,发现在区分正常细胞和凋亡细胞两大类时分别可实现65%和83.3%的准确率,并且两者对正常细胞的区分度较高。

著录项

  • 来源
    《科技与创新》 |2020年第20期|P.117-118|共2页
  • 作者单位

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006湖南理工学院先进光学研究所 湖南岳阳414006;

    湖南理工学院物理与电子科学学院 湖南岳阳414006湖南理工学院先进光学研究所 湖南岳阳414006;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 自动推理、机器学习;
  • 关键词

    机器学习; 细胞凋亡; BP神经网络模型; 高斯混合模型;

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