論文の概要: PhagoStat a scalable and interpretable end to end framework for efficient quantification of cell phagocytosis in neurodegenerative disease studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13764v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 07:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 18:57:03.468427
• Title: PhagoStat a scalable and interpretable end to end framework for efficient quantification of cell phagocytosis in neurodegenerative disease studies
• Title（参考訳）: PhagoStatはスケーラブルで解釈可能なエンドツーエンドフレームワーク 神経変性疾患における細胞性ファゴサイトーシスの効率的な定量化 研究
• Authors: Mehdi Ounissi, Morwena Latouche and Daniel Racoceanu
• Abstract要約: 本稿では,食欲活動の定量化と分析を行うためのエンドツーエンド,スケーラブル,汎用的なリアルタイムフレームワークを提案する。 提案するパイプラインでは,大規模なデータセットを処理でき,データ品質検証モジュールも備えている。 我々はこのパイプラインをFTDの微小グリア細胞食細胞解析に応用し,統計的に信頼性の高い結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantifying the phagocytosis of dynamic, unstained cells is essential for evaluating neurodegenerative diseases. However, measuring rapid cell interactions and distinguishing cells from background make this task very challenging when processing time-lapse phase-contrast video microscopy. In this study, we introduce an end-to-end, scalable, and versatile real-time framework for quantifying and analyzing phagocytic activity. Our proposed pipeline is able to process large data-sets and includes a data quality verification module to counteract perturbations such as microscope movements and frame blurring. We also propose an explainable cell segmentation module to improve the interpretability of DL methods compared to black-box algorithms. This includes two interpretable DL capabilities: visual explanation and model simplification. We demonstrate that interpretability in DL is not the opposite of high performance, by additionally providing essential DL algorithm optimization insights and solutions. Besides, incorporating interpretable modules results in an efficient architecture design and optimized execution time. We apply our pipeline to analyze microglial cell phagocytosis in FTD and obtain statistically reliable results showing that FTD mutant cells are larger and more aggressive than control cells. The method has been tested and validated on public benchmarks by generating state-of-the art performances. To stimulate translational approaches and future studies, we release an open-source end-to-end pipeline and a unique microglial cells phagocytosis dataset for immune system characterization in neurodegenerative diseases research. This pipeline and the associated dataset will consistently crystallize future advances in this field, promoting the development of interpretable algorithms dedicated to the domain of neurodegenerative diseases' characterization. github.com/ounissimehdi/PhagoStat
• Abstract（参考訳）: 神経変性疾患の評価には, 動的無宿主細胞の破骨細胞化の定量化が不可欠である。 しかし、高速な細胞相互作用の測定と背景からの細胞識別は、タイムラプス位相コントラストビデオ顕微鏡の処理において、このタスクを非常に困難にしている。 本研究では, 食中毒活動の定量化と解析を行うためのエンドツーエンド, スケーラブル, 汎用的なリアルタイムフレームワークを提案する。 提案するパイプラインは,大規模なデータ集合を処理することができ,顕微鏡の動きやフレームのぼかしといった摂動に対処するデータ品質検証モジュールを備えている。 また,ブラックボックスアルゴリズムと比較して,DL手法の解釈性を向上させるための説明可能なセルセグメンテーションモジュールを提案する。 これには、視覚的な説明とモデルの単純化という、2つの解釈可能なDL機能が含まれる。 我々は、DLアルゴリズムのアルゴリズム最適化の基本的な洞察とソリューションを提供することにより、DLの解釈可能性が高い性能の逆ではないことを実証する。 さらに、解釈可能なモジュールを組み込むことで、効率的なアーキテクチャ設計と最適化された実行時間が得られる。 我々はこのパイプラインをFTDの微小グリア細胞食細胞解析に応用し、FTD変異細胞が制御細胞よりも大きく攻撃的であることを示す統計的に信頼性の高い結果を得た。 この手法は、最先端のアートパフォーマンスを生成することで、公開ベンチマークでテストされ、検証されている。 翻訳のアプローチと今後の研究を刺激するため,神経変性疾患研究における免疫系評価のための,オープンソースのエンドツーエンドパイプラインと独自のマイクログリア細胞ファゴサイトーシスデータセットをリリースする。 このパイプラインと関連するデータセットは、この分野における将来の進歩を一貫して結晶化し、神経変性疾患の特徴の領域に特化した解釈可能なアルゴリズムの開発を促進する。 github.com/ounissimehdi/PhagoStat

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