論文の概要: PhenDiff: Revealing Subtle Phenotypes with Diffusion Models in Real Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08290v2
• Date: Wed, 10 Jul 2024 16:04:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-11 21:59:38.400224
• Title: PhenDiff: Revealing Subtle Phenotypes with Diffusion Models in Real Images
• Title（参考訳）: PhenDiff: 実画像における拡散モデルによるサブトル現象の解明
• Authors: Anis Bourou, Thomas Boyer, Kévin Daupin, Véronique Dubreuil, Aurélie De Thonel, Valérie Mezger, Auguste Genovesio,
• Abstract要約: PhenDiffは、実際の画像をある状態から別の状態に翻訳することで、細胞性表現型の変化を特定する。 薬物治療の低濃度の場合など,表現型の変化が見えない場合や見えない場合において,この手法を質的,定量的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7329200485567825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: For the past few years, deep generative models have increasingly been used in biological research for a variety of tasks. Recently, they have proven to be valuable for uncovering subtle cell phenotypic differences that are not directly discernible to the human eye. However, current methods employed to achieve this goal mainly rely on Generative Adversarial Networks (GANs). While effective, GANs encompass issues such as training instability and mode collapse, and they do not accurately map images back to the model's latent space, which is necessary to synthesize, manipulate, and thus interpret outputs based on real images. In this work, we introduce PhenDiff: a multi-class conditional method leveraging Diffusion Models (DMs) designed to identify shifts in cellular phenotypes by translating a real image from one condition to another. We qualitatively and quantitatively validate this method on cases where the phenotypic changes are visible or invisible, such as in low concentrations of drug treatments. Overall, PhenDiff represents a valuable tool for identifying cellular variations in real microscopy images. We anticipate that it could facilitate the understanding of diseases and advance drug discovery through the identification of novel biomarkers.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、様々なタスクの生物学的研究において、深層生成モデルがますます使われてきた。 近年、ヒトの目に直接識別できない微妙な細胞形質の違いを明らかにするのに有用であることが証明されている。 しかし、現在の手法は主にGAN(Generative Adversarial Networks)に依存している。 有効ではあるが、GANはトレーニング不安定性やモード崩壊などの問題を含み、実際の画像に基づいて出力を合成、操作、解釈するために必要とされるモデルの潜在空間に正確にイメージをマッピングしない。 本研究では,ある条件から別の条件への実際の画像の変換により,細胞性表現型の変化を特定するために設計された拡散モデル(DM)を利用した多クラス条件法であるPhenDiffを紹介する。 薬物治療の低濃度の場合など,表現型の変化が見えない場合や見えない場合において,この手法を質的,定量的に検証する。 全体としてPhenDiffは、実際の顕微鏡画像の細胞の変化を識別する貴重なツールだ。 我々は,新たなバイオマーカーの同定を通じて,疾患の理解と薬物発見の促進を期待する。

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