論文の概要: Metadata-guided Consistency Learning for High Content Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11595v2
- Date: Mon, 12 Jun 2023 09:21:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 01:51:37.101684
- 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自己教師型アプローチである。
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 have shown
great success on natural images, and 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 are caused by
biological noise or uncontrolled experimental conditions. To this end, we
introduce Cross-Domain Consistency Learning (CDCL), a self-supervised 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, leading 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
mechanism 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。
自己監督学習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している。
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。
1つの課題は、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自己教師型アプローチであるクロスドメイン一貫性学習(CDCL)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し、より有用で汎用的な表現をもたらす。
これらの特徴は形態的変化に従って組織化され、治療の区別や行動のメカニズムといった下流タスクに役立ちます。
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