ระดับ D· รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลองบทความปริทัศน์Europe PMCเข้าถึงฉบับเต็มได้ฟรี

Revolutionizing Stem Cell Sorting with Machine Learning: A Review of Trends, Tools, and Future Directions

Mousazadeh M., Jahangiri-Manesh A., Soltaninejad H., Yazdi F., Rahimian K., Curran KM.

บทความปริทัศน์ เกี่ยวกับ ใบหน้าและผิว ตีพิมพ์ในวารสาร Iran J Med Sci ปี 2026 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed

เปิดรายการอ่านของฉัน
ระดับ D· รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลองระดับหลักฐานของงานวิจัยนี้

หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป

  • ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
  • ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
  • ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
  • ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
  • กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
อ่านคำอธิบายระดับหลักฐาน A–D

ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์

ประเภทการศึกษา
บทความปริทัศน์
วารสาร
Iran J Med Sci (2026)
จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
—
แหล่งข้อมูล
Europe PMC
PMID
42238048
PMCID
PMC13226860
DOI
10.30476/ijms.2025.107395.4197

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

Stem cells are critical tools in regenerative medicine, large-scale cell production, drug discovery, and cell-based therapies, making their precise identification and sorting essential for advancing both research and clinical applications. Accurate stem cell sorting enables improved therapeutic outcomes, efficient production pipelines, and more reliable biological studies. Traditional sorting methods, while effective, face challenges related to speed, scalability, cost, and human error. Recent advances in machine learning (ML) techniques based on image and video processing have revolutionized stem cell sorting by enabling rapid, automated, and highly accurate classification. In addition to visual data approaches, non-visual processing methods using ML have also emerged as powerful tools for stem cell analysis and separation. In this review, various ML-driven strategies for stem cell sorting, with a particular focus on visual and non-visual data processing methodologies and their applications in different stem cell types, have been comprehensively explored and categorized based on the input data types, ML techniques, stem cell types, study objectives, and performance metrics. Furthermore, an overview of the historical development of stem cell sorting technologies and ML applications was introduced, and emerging automated systems, software solutions, start-ups, and future directi

สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์

  • • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
  • • เป็นบทความปริทัศน์ ไม่ได้เก็บข้อมูลผู้ป่วยใหม่ และไม่ได้ประเมินคุณภาพหลักฐานอย่างเป็นระบบ

ระดับหลักฐาน

หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป

ดูวิธีจัดระดับหลักฐาน
Stem CellsHumansCell SeparationHistory, 20th CenturyHistory, 21st CenturyArtificial IntelligenceCell BiologyMachine Learning

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้

งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง