Kristina Ulicna , PhD

Kristina hat einen BSc in Biomedizinischen Wissenschaften vom King's College London und arbeitet derzeit an ihrer Doktorarbeit am University College London bei Alan Lowe und Guillaume Charras. In ihrer Doktorarbeit setzt sie Deep Learning ein, um die Heterogenität einzelner Zellen in Nicht-Krebs- und Krebszelllinien zu verfolgen. Kristinas Arbeit in diesem Bereich wurde kürzlich in Frontiers in Computer Science veröffentlicht: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2021.734559/abstract

Außerdem absolvierte sie kürzlich ein Praktikum bei Microsoft Research Cambridge als KI-Forscherin und wurde von Forbes Slovensko in die engere Auswahl für den 2021's under-30 laureate aufgenommen.

Mehr über ihre Arbeit: https://github.com/KristinaUlicna

Separation of cells based on their tracking status: A colourised binary mask of a time-lapse microscopy field of view of medium confluency with individual cells highlighted as survivors if they can be tracked since the initial movie frame (cyan), incomers if they migrated into the field of view throughout the movie (yellow) or mistracks if an error occurred in the automated trajectory reconstruction (red).

Tracking Single Cells Using Deep Learning

AI-based solutions continue to gain ground in the field of microscopy. From automated object classification to virtual staining, machine and deep learning technologies are powering scientific…