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Automatisation du test du micronoyau à l’aide de la cytométrie en flux d’imagerie et de l’intelligence artificielle
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Chapters
- 00:05Introduction
- 00:49Creating an Experiment in the Artificial Intelligence (AI) Software
- 02:41Populating the Ground Truth Data Using A‐Assisted Tagging Tools and Training the Model
- 04:11Classifying Data Using the Model and Generating Report
- 06:28Results: Validation of the AI‐Assisted Cluster and Predict Algorithms
- 08:23Conclusion
Le test du micronoyau (MN) est un test bien établi pour quantifier les dommages à l’ADN. Cependant, la notation du test à l’aide de techniques conventionnelles telles que la microscopie manuelle ou l’analyse d’images basée sur des caractéristiques est laborieuse et difficile. Cet article décrit la méthodologie pour développer un modèle d’intelligence artificielle pour noter le test MN à l’aide de données de cytométrie de flux d’imagerie.
