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장기 온-A 칩 3D 모델, 기계 학습 및 공초점 단층 촬영을 사용하여 뇌 전이성 종양 미세 환경을 정량화
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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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장기 온-A 칩 3D 모델, 기계 학습 및 공초점 단층 촬영을 사용하여 뇌 전이성 종양 미세 환경을 정량화

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

여기에서는 혈액 뇌 장벽 전이성 종양 미세 환경을 준비하고 배양한 다음 공초점 이미징 및 인공 지능 (기계 학습)을 사용하여 상태를 정량화하기위한 프로토콜을 제시합니다.

Tags

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

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