Multispectral confocal microscopy images and artificial neural nets to monitor the photosensitizer uptake and degradation in Candida albicans cells

Autor(es)

Romano, Renan A. ; Pratavieira, Sebastiao ; da Silva, Ana P. ; Kurachi, Cristina ; Guimaraes, Francisco E. G. ; Beaurepaire, E ; Pavone, FS ; So, PTC

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: ADVANCES IN MICROSCOPIC IMAGING; v. 10414, p. 4-pg., 2017-01-01.

Resumo

This study clearly demonstrates that multispectral confocal microscopy images analyzed by artificial neural networks provides a powerful tool to real-time monitoring photosensitizer uptake, as well as photochemical transformations occurred. (AU)

• Processo FAPESP: 09/54035-4 - EMU: facility para estudos avançados de materiais nanoestruturados e biossistemas / FAMA
• Beneficiário: Igor Polikarpov
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa Equipamentos Multiusuários
• Processo FAPESP: 13/07276-1 - CEPOF - Centro de Pesquisa em Óptica e Fotônica
• Beneficiário: Vanderlei Salvador Bagnato
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
• Processo FAPESP: 17/05722-5 - European Conferences on Biomedical Optics
• Beneficiário: Sebastião Pratavieira
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Reunião - Exterior