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Marco de aprendizaje activo adaptable regionalmente para la segmentación nuclear en imágenes de microscopía

Autores: Wang, Qian; Wei, Jing; Quan, Bo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Marco de aprendizaje activo adaptable regionalmente para la segmentación nuclear en imágenes de microscopía


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Innovaciones
Aclaramiento de tejidos
Microscopía de hoja de luz
Métodos de segmentación nuclear
Diferencias a nivel celular
Identificación de núcleos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las recientes innovaciones en el aclaramiento de tejidos y la microscopía de hoja de luz permiten la adquisición rápida de imágenes intactas de resolución micrométrica en muestras etiquetadas con fluorescencia. Los métodos automatizados, precisos y de alto rendimiento de segmentación nuclear están muy demandados para cuantificar el número de células y evaluar el coetiquetado de marcadores específicos de tipo celular. La completa cuantificación de las diferencias a nivel celular en modelos animales manipulados genéticamente permitirá localizar diferencias estructurales en órganos mucho más allá de lo que se ha logrado previamente a través de histología en secciones o resonancia magnética.

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