Classification of target tissues of Eisenia fetida using sequential multimodal chemical analysis and machine learning.

Ritschar, Sven; Schirmer, Elisabeth; Hufnagl, Benedikt; Löder, Martin G J; Römpp, Andreas; Laforsch, Christian

Ritschar, Sven; Schirmer, Elisabeth; Hufnagl, Benedikt; Löder, Martin G J; Römpp, Andreas; Laforsch, Christian.

Afiliación

Ritschar S; Department of Animal Ecology i and BayCEER, University of Bayreuth, Bayreuth, Germany.
Schirmer E; Department of Bioanalytical Sciences and Food Analysis, University of Bayreuth, Bayreuth, Germany.
Hufnagl B; Institute of Chemical Technologies and Analytics, Vienna, TU, Austria.
Löder MGJ; Purency GmbH, Walfischgasse 8/34, T1010, Vienna, Austria.
Römpp A; Department of Animal Ecology i and BayCEER, University of Bayreuth, Bayreuth, Germany.
Laforsch C; Department of Bioanalytical Sciences and Food Analysis, University of Bayreuth, Bayreuth, Germany. Andreas.Roempp@uni-bayreuth.de.

Histochem Cell Biol ; 157(2): 127-137, 2022 Feb.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34750664

Asunto(s)

Sistema Digestivo/citología; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador; Aprendizaje Automático; Oligoquetos/citología; Animales; Espectrometría de Masa por Láser de Matriz Asistida de Ionización Desorción; Espectroscopía Infrarroja por Transformada de Fourier

Palabras clave

Eisenia fetida; FTIR; MALDI-MSI; Multimodal imaging; Random decision forest; Tissue analysis

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Oligoquetos / Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Sistema Digestivo / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Animals Idioma: En Revista: Histochem Cell Biol Asunto de la revista: CITOLOGIA / HISTOCITOQUIMICA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania

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