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    Title: 機器學習應用於細胞自噬檢測
    Authors: 許耿瑋;SYU, GENG-WEI
    Contributors: 機械工程系研究所
    Keywords: 細胞自噬;自噬現象檢測;影像處理;特徵擷取;機器學習
    Date: 2016
    Issue Date: 2019-07-17
    Publisher: 機械工程系研究所
    Abstract: 細胞自噬為近年來生醫領域中新興的研究課題,許多研究表明癌症等疾病與細胞自噬息息相關,一般藉由顯微鏡進行觀測或儀器進行量測。人工使用顯微鏡觀測速度緩慢且耗時,同時又有判定標準不一致的問題產生,使用相關儀器則必須對細胞施以螢光劑進行染色,然而在進行研究時會添加各式藥劑,若藥劑與螢光劑產生化學反應,則會使得螢光劑失去效用造成計數困難,因此需要一個客觀且公正的方法對細胞影像做判讀。使用影像處理與機器學習的技術,不僅能克服螢光劑的使用,且能因應拍攝環境的變化,透過學習的方式改變判斷準則,使得檢測更為方便且精準,故本研究使用影像處理與機器學習的方式,在不施加螢光劑的情況下,使用影像處理分割出影像中感興趣的區域,接著計算區域的幾何特徵與紋理特徵,最後使用支持向量機建立機器學習的檢測系統,找出影像中有自噬現象細胞並統計其濃度,與人工檢測結果相比,兩者的絕對誤差最低為0%,最高為15%,平均為5%。由於此檢測方式是透過監督式學習方法,可對不同的細胞進行學習與辨識,除了可擴大此檢測系統的應用範圍,亦提供生物醫學研究一個便利的細胞自噬檢測工具。
    Appears in Collections:[機械工程學系] 學位論文

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