CG-RecNet:通过成像流细胞测量进行神经干细胞分化无标签分类的封闭和注意力融合的深度学习框架

Qinzi Li1, Fang Liu1, Junyu Zhou2

  • 1College of Life Sciences, Sichuan Agricultural University, Ya'an, China.

概括

我们开发了CG-RecNet,这是一个深度学习框架,用于使用成像流细胞计对神经干细胞 (NSC) 分化进行非侵入性分类. 这种方法可以准确地识别神经元,天体细胞和寡干细胞血统,推动再生医学研究.