Počet záznamů: 1  

Convolutional neural networks for automated counting of single photon-upconversion nanoparticles in microfluidic chips

    1.
    SYSNO ASEP0547470
    Druh ASEPA - Abstrakt
    Zařazení RIVZáznam nebyl označen do RIV
    Zařazení RIVNení vybrán druh dokumentu
    NázevConvolutional neural networks for automated counting of single photon-upconversion nanoparticles in microfluidic chips
    Tvůrce(i) Hlaváček, Antonín (UIACH-O) ORCID
    Křivánková, Jana (UIACH-O) RID, ORCID
    Foret, František (UIACH-O) RID, ORCID
    Celkový počet autorů3
    Zdroj.dok.Book of abstracts of the 11th International Conference Analytical Cytometry, 1st edition. - Praha : AMCA, spol. s r.o., 2021 - ISBN 978-80-88214-26-7
    S. 1-1
    Poč.str.1 s.
    Forma vydáníOnline - E
    AkceInternational Conference Analytical Cytometry /11./
    Datum konání02.10.2021 - 05.10.2021
    Místo konáníOstrava
    ZeměCZ - Česká republika
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.aba - abeština
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovaluminescence labels ; photon-upconversion nanoparticles ; single-molecule
    Vědní obor RIVCB - Analytická chemie, separace
    Obor OECDAnalytical chemistry
    CEPGA21-03156S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUIACH-O - RVO:68081715
    AnotaceMethods that allow the counting of single molecules advances current analytical chemistry. The reason is reaching the ultimate limit of detection, which a single molecule is. Previously, we have shown that photon-upconversion nanoparticles are excellent
    luminescence labels for single-molecule immunochemical assays and applicable for droplet microfluidics.1-3 Here, we discuss current advancements of instrumentation, which are important for integrating single-molecule immunochemical assays of protein markers with microfluidics. The experimental device utilizes a laboratory-built epiluminescence microscope. High-intensity near-infrared excitation source enables imaging of single photon-upconversion labels, which are emitting visible wavelengths. The image data are recorded by an sCMOS camera up to 120 frames per second. Convolutional neural networks automatically process images and localize nanoparticles. The possibilities for multiplexing are discussed.
    PracovištěÚstav analytické chemie
    KontaktIveta Drobníková, drobnikova@iach.cz, Tel.: 532 290 234
    Rok sběru2022
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.

Přijmout všeNastaveníOdmítnout vše