/

/

Modeling and Analyzing Retinal Degeneration

/

طريقة LipidUNet القائمة على التعلم الآلي لتوصيف وقياس رواسب الدهون باستخدام ظهارة صبغة الشبكية المشتقة من iPSC

Journal JoVE
Biologie

This content is Free Access.

Journal JoVE Biologie

LipidUNet-Machine Learning-Based Method of Characterization and Quantification of Lipid Deposits Using iPSC-Derived Retinal Pigment Epithelium

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

طريقة LipidUNet القائمة على التعلم الآلي لتوصيف وقياس رواسب الدهون باستخدام ظهارة صبغة الشبكية المشتقة من iPSC

Modeling and Analyzing Retinal Degeneration

DOI:

10.3791/65503-v

•

00:49 min

•

July 28, 2023

•

Zander Esh*¹, Sharanya Suresh*¹, Davide Ortolan, Mitra Farnoodian, Devika Bose, Jiwon Ryu, Andrei Volkov, Kapil Bharti, Ruchi Sharma

¹Ocular and Stem Cell Translational Research Section, National Eye Institute,National Institutes of Health (NIH)

Tags

Lipid Deposits Retinal Pigment Epithelium Age-related Macular Degeneration Induced Pluripotent Stem Cell Machine Learning LipidUNet Lipid Droplet Analysis Retinal Degeneration Stargardt Disease Late-onset Retinal Degeneration Complement Activation Phagocytosis Drug Discovery

Embed

AJOUTER À LA PLAYLIST

Usage Statistics

Vidéos Connexes

طريقة LipidUNet القائمة على التعلم الآلي لتوصيف وقياس رواسب الدهون باستخدام ظهارة صبغة الشبكية المشتقة من iPSC

تلطيخ رواسب ظهارة الصباغ تحت الشبكية (RPE)

معالجة الصور لرواسب REP والتجزئة والقياس الكمي

Read Article