論文の概要: MIML: Multiplex Image Machine Learning for High Precision Cell
Classification via Mechanical Traits within Microfluidic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08421v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 14:23:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 14:21:56.253040
- Title: MIML: Multiplex Image Machine Learning for High Precision Cell
Classification via Mechanical Traits within Microfluidic Systems
- Title（参考訳）: MIML:マイクロ流体システム内のメカニカルトラッツによる高精度セル分類のための多重画像機械学習
- Authors: Khayrul Islam, Ratul Paul, Shen Wang, and Yaling Liu
- Abstract要約: 我々は、新しい機械学習フレームワーク、Multiformx Image Machine Learning (MIML)を開発した。
MIMLは、ラベルのない細胞画像と生体力学的特性データを組み合わせて、各細胞に固有の、しばしば使われにくい形態情報を利用する。
このアプローチにより、細胞分類における98.3%の精度が著しく向上し、単一のデータ型のみを考慮するモデルよりも大幅に改善された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1675184588181313
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Label-free cell classification is advantageous for supplying pristine cells
for further use or examination, yet existing techniques frequently fall short
in terms of specificity and speed. In this study, we address these limitations
through the development of a novel machine learning framework, Multiplex Image
Machine Learning (MIML). This architecture uniquely combines label-free cell
images with biomechanical property data, harnessing the vast, often
underutilized morphological information intrinsic to each cell. By integrating
both types of data, our model offers a more holistic understanding of the
cellular properties, utilizing morphological information typically discarded in
traditional machine learning models. This approach has led to a remarkable
98.3\% accuracy in cell classification, a substantial improvement over models
that only consider a single data type. MIML has been proven effective in
classifying white blood cells and tumor cells, with potential for broader
application due to its inherent flexibility and transfer learning capability.
It's particularly effective for cells with similar morphology but distinct
biomechanical properties. This innovative approach has significant implications
across various fields, from advancing disease diagnostics to understanding
cellular behavior.
- Abstract（参考訳）: ラベルのない細胞分類は、さらなる使用や検査のためにプリスチン細胞を供給するのに有利であるが、既存の技術は特異性や速度の点でしばしば不足する。
本研究では,新しい機械学習フレームワークであるMultix Image Machine Learning (MIML)の開発を通じて,これらの制約に対処する。
このアーキテクチャは、ラベルのない細胞画像と生体力学的特性データとを独特に組み合わせ、各細胞固有の広大な、しばしば未使用の形態情報を活用している。
両種類のデータを統合することで、従来の機械学習モデルで廃棄される形態素情報を利用して、細胞特性をより包括的に理解することが可能になります。
このアプローチにより、細胞分類の98.3\%の精度が著しく向上し、単一のデータ型のみを考えるモデルよりも大幅に改善されている。
MIMLは白血球と腫瘍細胞の分類に有効であることが証明されており、その固有の柔軟性と転移学習能力により、より広範な応用の可能性がある。
同様の形態の細胞には特に有効だが、生体力学的特性は異なる。
この革新的なアプローチは、疾患の診断の進歩から細胞行動の理解まで、様々な分野において重要な意味を持つ。
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