論文の概要: Accurate and fast identification of minimally prepared bacteria phenotypes using Raman spectroscopy assisted by machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13933v1
• Date: Mon, 27 Jun 2022 14:27:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-03 00:08:18.603992
• Title: Accurate and fast identification of minimally prepared bacteria phenotypes using Raman spectroscopy assisted by machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたラマン分光法による最小調製細菌の高精度・高速同定
• Authors: Benjamin Lundquist Thomsen, Jesper B. Christensen, Olga Rodenko, Iskander Usenov, Rasmus Birkholm Gr{\o}nnemose, Thomas Emil Andersen, and Mikael Lassen
• Abstract要約: 我々はメチシリン耐性(MR)菌をメチシリン感受性(MS)菌から同定する機械学習技術を開発した。 我々は,6種のMR-MS菌の分類精度が95.6$%であるデータセットに対して,96$%以上の分類精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The worldwide increase of antimicrobial resistance (AMR) is a serious threat to human health. To avert the spread of AMR, fast reliable diagnostics tools that facilitate optimal antibiotic stewardship are an unmet need. In this regard, Raman spectroscopy promises rapid label- and culture-free identification and antimicrobial susceptibility testing (AST) in a single step. However, even though many Raman-based bacteria-identification and AST studies have demonstrated impressive results, some shortcomings must be addressed. To bridge the gap between proof-of-concept studies and clinical application, we have developed machine learning techniques in combination with a novel data-augmentation algorithm, for fast identification of minimally prepared bacteria phenotypes and the distinctions of methicillin-resistant (MR) from methicillin-susceptible (MS) bacteria. For this we have implemented a spectral transformer model for hyper-spectral Raman images of bacteria. We show that our model outperforms the standard convolutional neural network models on a multitude of classification problems, both in terms of accuracy and in terms of training time. We attain more than 96$\%$ classification accuracy on a dataset consisting of 15 different classes and 95.6$\%$ classification accuracy for six MR-MS bacteria species. More importantly, our results are obtained using only fast and easy-to-produce training and test data
• Abstract（参考訳）: 世界の抗微生物抵抗性(AMR)の増大は、人間の健康にとって深刻な脅威である。 AMRの普及を避けるために、最適な抗生物質のスチュワードシップを促進する高速で信頼性の高い診断ツールが不必要である。 この点において、ラマン分光法は、迅速かつ無培養な識別と抗微生物感受性試験(AST)を単一のステップで約束する。 しかしながら、多くのラマン系細菌の同定と AST 研究は印象的な結果を示したが、いくつかの欠点に対処する必要がある。 概念実証研究と臨床応用のギャップを埋めるために, 最小限の細菌表現型を高速に同定し, メチシリン耐性(mr)をメチシリン感受性(ms)菌と区別するために, 新たなデータ提示アルゴリズムと組み合わせた機械学習手法を開発した。 そこで我々は,細菌の超スペクトルラマン画像に対するスペクトル変換モデルを実装した。 我々のモデルは、精度とトレーニング時間の両方において、様々な分類問題において、標準的な畳み込みニューラルネットワークモデルよりも優れていることを示す。 6種のmr-ms細菌の分類精度は,15の異なる分類群と95.6$\%$の分類精度からなるデータセットで96$\%$以上の分類精度を得た。 より重要なことに、我々の結果は、高速で容易に生産できるトレーニングとテストデータのみを使用して得られる。

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