論文の概要: Increasing a microscope's effective field of view via overlapped imaging
and machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04921v1
- Date: Sun, 10 Oct 2021 22:52:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-14 11:00:42.667368
- Title: Increasing a microscope's effective field of view via overlapped imaging
and machine learning
- Title（参考訳）: 重畳画像と機械学習による顕微鏡の有効視野の増大
- Authors: Xing Yao, Vinayak Pathak, Haoran Xi, Amey Chaware, Colin Cooke,
Kanghyun Kim, Shiqi Xu, Yuting Li, Timothy Dunn, Pavan Chandra Konda, Kevin
C. Zhou, Roarke Horstmeyer
- Abstract要約: この研究は、高効率自動検体分析のために単一のセンサー上で複数の独立した視野を重畳するマルチレンズ顕微鏡イメージングシステムを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.23935174235373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work demonstrates a multi-lens microscopic imaging system that overlaps
multiple independent fields of view on a single sensor for high-efficiency
automated specimen analysis. Automatic detection, classification and counting
of various morphological features of interest is now a crucial component of
both biomedical research and disease diagnosis. While convolutional neural
networks (CNNs) have dramatically improved the accuracy of counting cells and
sub-cellular features from acquired digital image data, the overall throughput
is still typically hindered by the limited space-bandwidth product (SBP) of
conventional microscopes. Here, we show both in simulation and experiment that
overlapped imaging and co-designed analysis software can achieve accurate
detection of diagnostically-relevant features for several applications,
including counting of white blood cells and the malaria parasite, leading to
multi-fold increase in detection and processing throughput with minimal
reduction in accuracy.
- Abstract（参考訳）: この研究は、高効率自動検体分析のために単一のセンサー上で複数の独立した視野を重畳するマルチレンズ顕微鏡イメージングシステムを示す。
様々な形態的特徴の自動検出・分類・カウントは、現在、医学研究と疾患診断の両方において重要な要素となっている。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、取得したデジタル画像データから細胞数とサブセル特徴の精度を劇的に向上させているが、全体的なスループットは、通常、従来の顕微鏡の限られた空間帯域積(SBP)によって妨げられている。
ここでは, 画像重複解析ソフトウェアと共同設計した解析ソフトウェアを用いて, 白血球数やマラリア原虫数などの診断関連特徴を精度良く検出し, 精度を最小に抑えながら検出・処理スループットを複数倍に向上させることをシミュレーションおよび実験で示す。
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