Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning to Detect Bacterial Colonies for the Production of Vaccines

論文の概要: Deep Learning to Detect Bacterial Colonies for the Production of Vaccines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00926v1
Date: Wed, 2 Sep 2020 10:10:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 19:02:36.514693
Title: Deep Learning to Detect Bacterial Colonies for the Production of Vaccines
Title（参考訳）: ワクチン生産のための細菌コロニー検出のための深層学習
Authors: Thomas Beznik, Paul Smyth, Ga\"el de Lannoy and John A. Lee
Abstract要約: 本研究は, 病原性コロニーと非病原性コロニーの区別を許容精度で行うことが可能であることを示す。探索には多くの可能性が残されているが,本研究の結果は,細菌コロニーの分離・分類における深層学習の可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: During the development of vaccines, bacterial colony forming units (CFUs) are counted in order to quantify the yield in the fermentation process. This manual task is time-consuming and error-prone. In this work we test multiple segmentation algorithms based on the U-Net CNN architecture and show that these offer robust, automated CFU counting. We show that the multiclass generalisation with a bespoke loss function allows distinguishing virulent and avirulent colonies with acceptable accuracy. While many possibilities are left to explore, our results show the potential of deep learning for separating and classifying bacterial colonies.
Abstract（参考訳）: ワクチンの開発において、発酵過程の収量を測定するために細菌コロニー形成単位(CFU)を数える。このマニュアルタスクは時間がかかり、エラーが発生します。本研究では、U-Net CNNアーキテクチャに基づいて複数のセグメント化アルゴリズムをテストし、これらが堅牢で自動化されたCFUカウントを提供することを示す。自発的損失関数を持つマルチクラス一般化は, 許容可能な精度で病原性コロニーと病原性コロニーを区別できることを示す。多くの可能性が残されているが、この結果は細菌コロニーを分離し分類する深層学習の可能性を示している。

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