PFIA 2024
RJCIA
A machine learning approach for cellular phenotyping using Raman spectral data
Duru Kocak, Julia Fleck, Xiaolan Xie, Julia Marzi
Le phénotypage cellulaire est le processus d’identification du phénotype d’une cellule. La microspectroscopie Raman est une méthode non invasive qui génère des données longitudinales à partir d’échantillons biologiques. Cependant, extraire des informations à partir de données Raman afin d’accomplir des tâches telles que le phénotypage cellulaire, traditionnellement réalisées au moyen de méthodes invasives, constitue une tâche difficile. Dans cet article, nous présentons une approche d’apprentissage automatique pour prédire le phénotype des cellules sanguines à l’aide de données Raman.