論文の概要: Self-supervised learning for analysis of temporal and morphological drug
effects in cancer cell imaging data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04289v1
- Date: Mon, 7 Mar 2022 14:48:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-11 11:01:33.100581
- Title: Self-supervised learning for analysis of temporal and morphological drug
effects in cancer cell imaging data
- Title(参考訳): 癌細胞イメージングデータにおける時間的および形態的薬物効果の解析のための自己教師付き学習
- Authors: Andrei Dmitrenko, Mauro M. Masiero and Nicola Zamboni
- Abstract要約: 我々は、1M画像データセット上の畳み込みオートエンコーダをランダムな拡張とマルチクロップで訓練し、特徴抽出器として利用する。
我々は,31種類の薬物の時間的パターンをクラスタリングするために,距離に基づく分析と動的時間ゆらぎを用いた。
形態的特徴重要写像の平均値と地雷値について,トップ3分類精度を8%向上させた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we propose two novel methodologies to study temporal and
morphological phenotypic effects caused by different experimental conditions
using imaging data. As a proof of concept, we apply them to analyze drug
effects in 2D cancer cell cultures. We train a convolutional autoencoder on 1M
images dataset with random augmentations and multi-crops to use as feature
extractor. We systematically compare it to the pretrained state-of-the-art
models. We further use the feature extractor in two ways. First, we apply
distance-based analysis and dynamic time warping to cluster temporal patterns
of 31 drugs. We identify clusters allowing annotation of drugs as having
cytotoxic, cytostatic, mixed or no effect. Second, we implement an
adversarial/regularized learning setup to improve classification of 31 drugs
and visualize image regions that contribute to the improvement. We increase
top-3 classification accuracy by 8% on average and mine examples of
morphological feature importance maps. We provide the feature extractor and the
weights to foster transfer learning applications in biology. We also discuss
utility of other pretrained models and applicability of our methods to other
types of biomedical data.
- Abstract(参考訳): 本研究では,画像データを用いて実験条件の違いによる時間的および形態的表現型効果を研究する2つの手法を提案する。
概念実証として、2D癌細胞培養における薬物効果の解析に応用する。
1m画像データセット上で畳み込みオートエンコーダをランダムな拡張とマルチクロップを用いて訓練し,特徴抽出を行う。
我々は、それを事前訓練された最先端モデルと比較する。
さらに2つの方法で特徴抽出器を使用する。
まず,31種類の薬物のクラスター時間パターンに距離に基づく解析と動的時間ゆがみを適用した。
薬物のアノテーションを細胞毒性、細胞質性、混合、無効果とみなすクラスターを同定した。
第2に,31種類の薬物の分類を改善し,その改善に寄与する画像領域を可視化するために,敵対的/正規化学習設定を実装した。
形態学的特徴重要度マップの平均およびマイニング例において,top-3分類精度を8%向上させた。
生物学における伝達学習の応用を促進するための特徴抽出器と重みを提供する。
また,他のバイオメディカルデータに対する事前学習モデルの有用性と本手法の適用性についても論じる。
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