論文の概要: Machine learning based lens-free imaging technique for field-portable
cytometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00899v2
- Date: Thu, 3 Mar 2022 03:58:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-04 12:54:03.499657
- Title: Machine learning based lens-free imaging technique for field-portable
cytometry
- Title（参考訳）: 機械学習によるフィールド可搬型サイトメトリーのためのレンズレスイメージング技術
- Authors: Rajkumar Vaghashiya, Sanghoon Shin, Varun Chauhan, Kaushal Kapadiya,
Smit Sanghavi, Sungkyu Seo, Mohendra Roy
- Abstract要約: 提案手法の精度は98%に向上し,多くの細胞に対して5dB以上の信号が増強された。
モデルは、数回の学習イテレーションで新しいタイプのサンプルを学ぶために適応し、新しく導入されたサンプルをうまく分類することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Lens-free Shadow Imaging Technique (LSIT) is a well-established technique for
the characterization of microparticles and biological cells. Due to its
simplicity and cost-effectiveness, various low-cost solutions have been
evolved, such as automatic analysis of complete blood count (CBC), cell
viability, 2D cell morphology, 3D cell tomography, etc. The developed auto
characterization algorithm so far for this custom-developed LSIT cytometer was
based on the hand-crafted features of the cell diffraction patterns from the
LSIT cytometer, that were determined from our empirical findings on thousands
of samples of individual cell types, which limit the system in terms of
induction of a new cell type for auto classification or characterization.
Further, its performance is suffering from poor image (cell diffraction
pattern) signatures due to its small signal or background noise. In this work,
we address these issues by leveraging the artificial intelligence-powered auto
signal enhancing scheme such as denoising autoencoder and adaptive cell
characterization technique based on the transfer of learning in deep neural
networks. The performance of our proposed method shows an increase in accuracy
>98% along with the signal enhancement of >5 dB for most of the cell types,
such as Red Blood Cell (RBC) and White Blood Cell (WBC). Furthermore, the model
is adaptive to learn new type of samples within a few learning iterations and
able to successfully classify the newly introduced sample along with the
existing other sample types.
- Abstract（参考訳）: レンズフリーシャドウイメージング技術(LSIT)は、マイクロ粒子や生体細胞のキャラクタリゼーションのための確立された技術である。
その単純さと費用対効果により、完全血球数(CBC)の自動解析、細胞生存性、2D細胞形態学、3D細胞トモグラフィーなど、様々な低コストのソリューションが進化してきた。
このカスタム開発のlsitcytometer用自動キャラクタリゼーションアルゴリズムは、lsitcytometerの細胞回折パターンを手作りした特徴に基づいており、その特徴は個々の細胞タイプの何千ものサンプルから得られた実験結果から決定され、自動分類やキャラクタリゼーションのための新しい細胞タイプの導入によってシステムを制限した。
さらに、その性能は、小さな信号や背景雑音による画像(細胞回折パターン)の符号に悩まされている。
本研究では,深層ニューラルネットワークにおける学習の伝達に基づく自動エンコーダや適応セルキャラクタリゼーション技術などの人工知能による自動信号強調手法を活用することで,これらの課題に対処する。
提案法の性能は, 赤血球 (rbc) や白血球 (wbc) といったほとんどの細胞タイプにおいて, 信号の5db以上の増加とともに98%以上の精度向上を示した。
さらに、モデルは、数回の学習イテレーションで新しいタイプのサンプルを学習し、既存のサンプルタイプとともに新しく導入されたサンプルをうまく分類することができる。
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