Predicting Particle Fate Following Phagocytosis with Machine Learning-Based Microscopy

使用基于机器学习的显微镜预测吞噬作用后的粒子命运

• 批准号: 2887523
• 金额: --
• 依托单位: University of Sheffield
• 依托单位国家: 英国
• 项目类别: Studentship
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 英国
• 起止时间: 2023 至 无数据
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2887523
• 关键词: Predicting; Particle; Fate; Following; Phagocytosis

Use machine vision and neural network classifiers to teach a multimodal microscope to follow the phagocytosis process in high resolution while minimising the photodamage to live cells. Using machine learning techniques, the project also intends to predict the likelihood of bacteria surviving the phagocytosis process by neutrophils.

使用机器视觉和神经网络分类器来教多模态显微镜以高分辨率跟踪吞噬过程，同时最大限度地减少对活细胞的光损伤。利用机器学习技术，该项目还打算预测细菌在中性粒细胞吞噬过程中存活的可能性。