論文の概要: Performing Video Frame Prediction of Microbial Growth with a Recurrent
Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05810v1
- Date: Thu, 12 May 2022 00:24:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-13 14:29:47.389221
- Title: Performing Video Frame Prediction of Microbial Growth with a Recurrent
Neural Network
- Title(参考訳): リカレントニューラルネットワークによる微生物増殖の動画フレーム予測
- Authors: Connor Robertson, Jared L. Wilmoth, Scott Retterer, Miguel
Fuentes-Cabrera
- Abstract要約: The Recurrent Neural Network (RNN) was performed video frame prediction of microbial growth for a population of two mutants of Pseudomonas aeruginosa。
この結果が微生物学における自律的な実験の設計にもたらす意味と、予測をより正確にするためのステップについて論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A Recurrent Neural Network (RNN) was used to perform video frame prediction
of microbial growth for a population of two mutants of Pseudomonas aeruginosa.
The RNN was trained on videos of 20 frames that were acquired using
fluorescence microscopy and microfluidics. The network predicted the last 10
frames of each video, and the accuracy's of the predictions was assessed by
comparing raw images, population curves, and the number and size of individual
colonies. Overall, we found the predictions to be accurate using this approach.
The implications this result has on designing autonomous experiments in
microbiology, and the steps that can be taken to make the predictions even more
accurate, are discussed.
- Abstract(参考訳): recurrent neural network (rnn) を用いてpseudomonas aeruginosaの2種の変異株の微生物増殖をビデオフレームで予測した。
rnnは蛍光顕微鏡とマイクロ流体力学を用いて取得した20フレームのビデオで訓練された。
このネットワークは、各ビデオの最後の10フレームを予測し、予測の精度を、原画像、人口曲線、個々のコロニーの数とサイズを比較して評価した。
全体として、このアプローチで予測が正確であることが分かりました。
この結果は微生物学における自律実験の設計に影響を与え、予測をより正確にするためのステップが議論されている。
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