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Quantifizierung der metastasierenden Tumor-Mikroumgebung des Gehirns mit einem Organ-On-A-Chip-3D-Modell, maschinellem Lernen und konfokaler Tomographie
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Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
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Quantifizierung der metastasierenden Tumor-Mikroumgebung des Gehirns mit einem Organ-On-A-Chip-3D-Modell, maschinellem Lernen und konfokaler Tomographie

DOI:
10.3791/61654-v

•

09:53 min

•

August 16, 2020

•

, , ,
1Department of Internal Medicine,University of Michigan Ann Arbor, 2Rogel Cancer Center,University of Michigan Ann Arbor, 3Department of Neurosurgery,University of Michigan Ann Arbor, 4Department of Cell and Developmental Biology,University of Michigan Ann Arbor

Chapters

  • 00:04Introduciton
  • 00:49Form and Assemble the Microfluidic BBN Device
  • 03:24Cancer Cell Seeding
  • 04:023D Model Imaging Data Conversion
  • 05:06Plane Fitting
  • 06:04Individual Cancer Cell Analysis
  • 07:05Results: Representative Brain Metastatic Tumor Micro-Environment Analyses
  • 08:56Conclusion

Summary

Automatic Translation

Automatic Translation

Hier stellen wir ein Protokoll zur Vorbereitung und Kultivierung einer Bluthirnschranke metastasierenden Tumor Mikro-Umgebung und dann quantifizieren seinen Zustand mit konfokaler Bildgebung und künstliche Intelligenz (Machine Learning).

Tags

Confocal TomographyMachine LearningOrgan-on-a-chipBrain MetastasisTumor MicroenvironmentCell BehaviorDiagnostic ToolMicrofluidic DeviceCollagenAstrocyteEndothelial CellsCell Culture

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