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Cancer Research
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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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Cancer Research
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JoVE Journal
Cancer Research
Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
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Click here for the English version.
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
•
C. Ryan Oliver*
1,2
,
Trisha M. Westerhof*
1,2
,
Maria G. Castro
3,4
,
Sofia D. Merajver
2
1
Department of Internal Medicine
,
University of Michigan Ann Arbor
,
2
Rogel Cancer Center
,
University of Michigan Ann Arbor
,
3
Department of Neurosurgery
,
University of Michigan Ann Arbor
,
4
Department of Cell and Developmental Biology
,
University of Michigan Ann Arbor
Chapters
00:04
Introduciton
00:49
Form and Assemble the Microfluidic BBN Device
03:24
Cancer Cell Seeding
04:02
3D Model Imaging Data Conversion
05:06
Plane Fitting
06:04
Individual Cancer Cell Analysis
07:05
Results: Representative Brain Metastatic Tumor Micro-Environment Analyses
08:56
Conclusion
Summary
Automatic Translation
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עברית (Hebrew)
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español (Spanish)
Türkçe (Turkish)
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 Tomography
Machine Learning
Organ-on-a-chip
Brain Metastasis
Tumor Microenvironment
Cell Behavior
Diagnostic Tool
Microfluidic Device
Collagen
Astrocyte
Endothelial Cells
Cell Culture
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