课题基金 / 基金详情

Machine learning for organelle selection & feature detection in live cells

Machine learning for organelle selection & feature detection in live cells
用于细胞器选择的机器学习
批准号:
DP180101910
负责人:
Dr Nicholas Hamilton
金额:
$45.91万
依托单位国家:
澳大利亚
项目类别:
Discovery Projects
财政年份:
2018
资助国家:
澳大利亚
项目状态:
已结题
起止时间:
2018-01-01 至 2021-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
该项目旨在通过为大型数据集创建新的数学和机器学习技术来解决细胞成像和分析中的障碍。利用先进的成像和这些分析工具,本项目旨在定义新发现的巨小体-在免疫生物学中具有重要作用的细胞结构。成果将包括一套可应用于整个生物科学的计算工具,以充分揭示和量化微观成像和免疫高影响知识中包含的信息。创新方法将通过跨学科技术的能力建设使国家受益。
英文摘要
This project aims to addresses a roadblock in cell imaging and analysis by creating new mathematical and machine learning techniques for large datasets. Using advanced imaging and these analytic tools this project aims to define newly-discovered macropinosomes - cell structures with seminal roles in immunobiology. Outcomes will include a suite of computational tools that can be applied across bioscience to fully reveal and quantify information contained within microscopic imaging and high impact knowledge for immunity. Innovative approaches will benefit the nation by capacity building in interdisciplinary technology.
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会议论文
Understanding the regulation of kidney morphogenesis in order to improve renal development
  • 批准号:
    nhmrc : 1063989
  • 项目类别:
    Project Grants
  • 资助金额:
    $45.55万
  • 财政年份:
    2014
  • 负责人:
    Dr Nicholas Hamilton
  • 依托单位:
Modelling the regulation of nephron number by the renal stem cell niche.
  • 批准号:
    nhmrc : 1002748
  • 项目类别:
    NHMRC Project Grants
  • 资助金额:
    $47.74万
  • 财政年份:
    2011
  • 负责人:
    Dr Nicholas Hamilton
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位:
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    吉建娇
  • 依托单位:
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号:
    62003314
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    沈剑
  • 依托单位: