論文の概要: Interpretable deep learning illuminates multiple structures fluorescence imaging: a path toward trustworthy artificial intelligence in microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05490v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 07:36:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:26:30.730740
• Title: Interpretable deep learning illuminates multiple structures fluorescence imaging: a path toward trustworthy artificial intelligence in microscopy
• Title（参考訳）: 解釈可能な深層学習は複数の構造蛍光イメージングを照らす:顕微鏡における信頼できる人工知能への道
• Authors: Mingyang Chen, Luhong Jin, Xuwei Xuan, Defu Yang, Yun Cheng, Ju Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,単一画像から2つの細胞構造を同時予測可能なディープラーニングフレームワークであるAdaptive Explainable Multi-Structure Network (AEMS-Net)を提案する。 AEMS-Netはミトコンドリアと微小管の相互作用をリアルタイムに記録することができ、従来のシーケンシャルチャネルイメージングの手順の半分しか必要としないことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.395551533758358
• License:
• Abstract: Live-cell imaging of multiple subcellular structures is essential for understanding subcellular dynamics. However, the conventional multi-color sequential fluorescence microscopy suffers from significant imaging delays and limited number of subcellular structure separate labeling, resulting in substantial limitations for real-time live-cell research applications. Here, we present the Adaptive Explainable Multi-Structure Network (AEMS-Net), a deep-learning framework that enables simultaneous prediction of two subcellular structures from a single image. The model normalizes staining intensity and prioritizes critical image features by integrating attention mechanisms and brightness adaptation layers. Leveraging the Kolmogorov-Arnold representation theorem, our model decomposes learned features into interpretable univariate functions, enhancing the explainability of complex subcellular morphologies. We demonstrate that AEMS-Net allows real-time recording of interactions between mitochondria and microtubules, requiring only half the conventional sequential-channel imaging procedures. Notably, this approach achieves over 30% improvement in imaging quality compared to traditional deep learning methods, establishing a new paradigm for long-term, interpretable live-cell imaging that advances the ability to explore subcellular dynamics.
• Abstract（参考訳）: 複数の細胞内構造のライブ細胞イメージングは細胞内動態の理解に不可欠である。 しかし、従来の多色連続蛍光顕微鏡は、画像の遅延や、細胞内構造を分離したラベルの数の制限に悩まされており、リアルタイムのライブセル研究への応用にはかなりの制限が生じる。 本稿では,1つの画像から2つの細胞内構造を同時予測できるディープラーニングフレームワークであるAdaptive Explainable Multi-Structure Network (AEMS-Net)を提案する。 このモデルは、注意機構と輝度適応層を統合することにより、染色強度を正規化し、重要な画像特徴を優先する。 コルモゴロフ・アルノルド表現定理を応用して、我々は学習した特徴を解釈可能な単変量関数に分解し、複雑な細胞内形態学の説明可能性を高める。 AEMS-Netはミトコンドリアと微小管の相互作用をリアルタイムに記録することができ、従来のシーケンシャルチャネルイメージングの手順の半分しか必要としないことを示した。 特に、このアプローチは従来のディープラーニング手法と比較して30%以上の画質向上を実現し、細胞内ダイナミクスを探索する能力を向上させるための、長期的、解釈可能なライブセルイメージングのための新しいパラダイムを確立している。

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