論文の概要: Metadata-guided Consistency Learning for High Content Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11595v1
- Date: Thu, 22 Dec 2022 10:39:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 14:43:32.048112
- Title: Metadata-guided Consistency Learning for High Content Images
- Title（参考訳）: メタデータによる高画質画像の一貫性学習
- Authors: Johan Fredin Haslum and Christos Matsoukas and Karl-Johan Leuchowius
and Erik M\"ullers and Kevin Smith
- Abstract要約: Cross-Domain Consistency Learning (CDCL)は、バッチ効果の存在下で学習できる新しいアプローチである。
CDCLは、望ましくないバッチ固有のシグナルを無視しながら、生物学的類似性の学習を強制する。
これらの特徴は形態的変化に応じて組織化され、下流タスクに有用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5207770161985628
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High content imaging assays can capture rich phenotypic response data for
large sets of compound treatments, aiding in the characterization and discovery
of novel drugs. However, extracting representative features from high content
images that can capture subtle nuances in phenotypes remains challenging. The
lack of high-quality labels makes it difficult to achieve satisfactory results
with supervised deep learning. Self-Supervised learning methods, which learn
from automatically generated labels has shown great success on natural images,
offer an attractive alternative also to microscopy images. However, we find
that self-supervised learning techniques underperform on high content imaging
assays. One challenge is the undesirable domain shifts present in the data
known as batch effects, which may be caused by biological noise or uncontrolled
experimental conditions. To this end, we introduce Cross-Domain Consistency
Learning (CDCL), a novel approach that is able to learn in the presence of
batch effects. CDCL enforces the learning of biological similarities while
disregarding undesirable batch-specific signals, which leads to more useful and
versatile representations. These features are organised according to their
morphological changes and are more useful for downstream tasks - such as
distinguishing treatments and mode of action.
- Abstract（参考訳）: 高濃度イメージングアッセイは、多量の化合物治療のための豊かな表現型反応データをキャプチャし、新規薬物の特性と発見を助けることができる。
しかし,表現型の微妙なニュアンスを捉えることのできる高画質画像から代表的特徴を抽出することは依然として困難である。
高品質なラベルがないため、教師付きディープラーニングで満足な結果を得るのは難しい。
自動生成ラベルから学習する自己教師付き学習手法は、自然画像において大きな成功を収めており、顕微鏡画像にも魅力的な代替手段を提供する。
しかし, 自己教師あり学習の手法は, ハイコンテントイメージング検査の精度を低下させることがわかった。
一つの課題は、バッチ効果として知られるデータに存在する望ましくない領域シフトであり、これは生物学的ノイズや制御不能な実験条件によって引き起こされる可能性がある。
この目的のために我々は,バッチ効果の存在下で学習可能な新しいアプローチであるCDCL(クロスドメイン一貫性学習)を導入する。
CDCLは、望ましくないバッチ固有の信号を無視しながら生物学的類似性の学習を強制する。
これらの特徴は形態的変化に従って整理され、治療や行動様式を区別するといった下流タスクでより有用である。
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