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像素之外的生活:单细胞分析的深度学习方法

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我们的特邀演讲嘉宾Peter Horvath教授介绍了他在单细胞大规模显微镜实验方面的工作。这种新的靶向方法包括机器学习模型的使用，最终使成功的DNA和RNA测序、蛋白质组学、脂质组学和选定细胞的靶向电生理测量成为可能。

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主讲人:Peter Horvath教授

Peter Horvath教授目前是塞格德生物研究中心的主任和小组负责人，并在赫尔辛基的芬兰分子医学研究所担任芬兰特聘教授(FiDiPro)。他毕业于软件工程师，并在INRIA和法国尼斯大学获得卫星图像分析博士学位。他是欧洲细胞分析兴趣小组的联合创始人，生物分子成像和信息学协会的顾问。

这次研讨会的展示

  • 一种新的显微图像校正方法，旨在消除光照和不均匀背景效应
  • 新的单细胞图像分割方法使用微分几何，能量最小化和深度学习方法
  • 高级细胞分类器(ACC)，一种机器学习软件工具，能够根据从图像中提取的特征识别细胞表型

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