論文の概要: Label-free detection of Giardia lamblia cysts using a deep learning-enabled portable imaging flow cytometer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10795v1
• Date: Sun, 12 Jul 2020 08:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 06:13:14.953378
• Title: Label-free detection of Giardia lamblia cysts using a deep learning-enabled portable imaging flow cytometer
• Title（参考訳）: 深層学習型可搬型イメージングサイトメーターを用いたGirardia lamblia cystsのラベルフリー検出
• Authors: Zoltan Gorocs, David Baum, Fang Song, Kevin DeHaan, Hatice Ceylan Koydemir, Yunzhe Qiu, Zilin Cai, Thamira Skandakumar, Spencer Peterman, Miu Tamamitsu, and Aydogan Ozcan
• Abstract要約: フローサイトメータは、寸法19cm×19cm×16cm、重量1.6kgの環境封入容器に収容されている。 このポータブルイメージングフローサイトメータをラップトップコンピュータに結合することで、リアルタイムで、低レベルのジアルディア汚染を検出し、定量化できることを実証する。 この方法のフィールド可搬性とラベルフリー性は、飲料水供給の迅速かつ自動スクリーニングを可能にする可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6551615712301615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We report a field-portable and cost-effective imaging flow cytometer that uses deep learning to accurately detect Giardia lamblia cysts in water samples at a volumetric throughput of 100 mL/h. This flow cytometer uses lensfree color holographic imaging to capture and reconstruct phase and intensity images of microscopic objects in a continuously flowing sample, and automatically identifies Giardia Lamblia cysts in real-time without the use of any labels or fluorophores. The imaging flow cytometer is housed in an environmentally-sealed enclosure with dimensions of 19 cm x 19 cm x 16 cm and weighs 1.6 kg. We demonstrate that this portable imaging flow cytometer coupled to a laptop computer can detect and quantify, in real-time, low levels of Giardia contamination (e.g., <10 cysts per 50 mL) in both freshwater and seawater samples. The field-portable and label-free nature of this method has the potential to allow rapid and automated screening of drinking water supplies in resource limited settings in order to detect waterborne parasites and monitor the integrity of the filters used for water treatment.
• Abstract（参考訳）: 深層学習を用いて水試料中のジアルジアランベリア嚢胞を容積スループット100ml/hで正確に検出する,フィールドポータブルで費用効果の高いイメージングフローサイトメーターについて報告する。 このフローサイトメーターは、レンズレスカラーホログラフィを用いて、連続的に流れる試料中の微小な物体の位相および強度画像を捉え、再構成し、ラベルやフルオロフォを使わずに、ジアルジアランベリア嚢胞をリアルタイムで自動的に識別する。 撮像フローサイトメーターは、寸法19cm×19cm×16cm、重量1.6kgの環境遮蔽容器に収容される。 このポータブルな撮像フローサイトメーターをラップトップコンピュータに結合することで,海水および海水の試料中のジアルジア汚染(例えば,50mlあたり10シスト)をリアルタイムに検出・定量できることを実証した。 本手法のフィールドポータブルでラベルフリーな性質は、水性寄生虫を検知し、水処理に用いるフィルターの整合性を監視するため、資源制限された環境で飲料水供給の迅速かつ自動スクリーニングを可能にする可能性を秘めている。

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