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臓器オンAチップ3Dモデル、機械学習、共焦点断層法による脳転移性腫瘍微小環境の定量化
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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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臓器オンAチップ3Dモデル、機械学習、共焦点断層法による脳転移性腫瘍微小環境の定量化

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

ここでは、血液脳関門転移性腫瘍微小環境を調製し培養し、共焦点イメージングと人工知能(機械学習)を用いてその状態を定量化するためのプロトコルを提示する。

Tags

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

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