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इमेजिंग फ्लो साइटोमेट्री और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके माइक्रोन्यूक्लियस परख का स्वचालन
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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
माइक्रोन्यूक्लियस (एमएन) परख डीएनए क्षति को मापने के लिए एक अच्छी तरह से स्थापित परीक्षण है। हालांकि, मैनुअल माइक्रोस्कोपी या फीचर-आधारित छवि विश्लेषण जैसी पारंपरिक तकनीकों का उपयोग करके परख स्कोर करना श्रमसाध्य और चुनौतीपूर्ण है। यह पेपर इमेजिंग फ्लो साइटोमेट्री डेटा का उपयोग करके एमएन परख को स्कोर करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धि मॉडल विकसित करने के लिए पद्धति का वर्णन करता है।
