論文の概要: Deep Learning of Cell Classification using Microscope Images of
Intracellular Microtubule Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12125v1
- Date: Wed, 16 Dec 2020 09:32:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-06 08:51:11.180851
- Title: Deep Learning of Cell Classification using Microscope Images of
Intracellular Microtubule Networks
- Title（参考訳）: 細胞内微小管ネットワークの顕微鏡画像を用いた細胞分類の深層学習
- Authors: Aleksei Shpilman, Dmitry Boikiy, Marina Polyakova, Daniel Kudenko,
Anton Burakov and Elena Nadezhdina
- Abstract要約: 微小管網 (microtubule network, mts) は、様々な化学物質の存在を示す細胞の構成要素である。
人間の専門家は、細胞の化合物曝露のレベルを認識することは困難です。
異なるレベルの化学物質曝露を認識するタスクは、ニューラルネットワークによって人間の専門家よりはるかにうまく処理できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4680035572775534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Microtubule networks (MTs) are a component of a cell that may indicate the
presence of various chemical compounds and can be used to recognize properties
such as treatment resistance. Therefore, the classification of MT images is of
great relevance for cell diagnostics. Human experts find it particularly
difficult to recognize the levels of chemical compound exposure of a cell.
Improving the accuracy with automated techniques would have a significant
impact on cell therapy. In this paper we present the application of Deep
Learning to MT image classification and evaluate it on a large MT image dataset
of animal cells with three degrees of exposure to a chemical agent. The results
demonstrate that the learned deep network performs on par or better at the
corresponding cell classification task than human experts. Specifically, we
show that the task of recognizing different levels of chemical agent exposure
can be handled significantly better by the neural network than by human
experts.
- Abstract（参考訳）: マイクロタブールネットワーク(MT)は、様々な化学物質の存在を示すことができる細胞の構成要素であり、治療抵抗性などの特性を認識するために用いられる。
したがって,MT画像の分類は細胞診断に極めて重要である。
ヒトの専門家は、細胞の化合物曝露のレベルを認識するのが特に難しいと考えている。
自動化技術による精度の向上は、細胞療法に大きな影響を与える。
本稿では, 深層学習をMT画像分類に適用し, 化学薬品に3度曝露した動物細胞の大規模なMT画像データセット上で評価する。
その結果、学習した深層ネットワークは、人間の専門家よりも、対応する細胞分類タスクにおいて同等以上の性能を発揮することが示された。
具体的には、異なるレベルの化学物質曝露を認識するタスクは、ニューラルネットワークによって人間の専門家よりはるかにうまく処理できることを示す。
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