論文の概要: Revealing Subtle Phenotypes in Small Microscopy Datasets Using Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09665v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 15:45:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:00.638438
• Title: Revealing Subtle Phenotypes in Small Microscopy Datasets Using Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 潜時拡散モデルを用いた微小顕微鏡データセットにおける残基現象の除去
• Authors: Anis Bourou, Biel Castaño Segade, Thomas Boye, Valérie Mezger, Auguste Genovesio,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルを用いて,微妙な表現型変化を明らかにする手法を提案する。 本研究は, 視覚的特徴と知覚的差異の両方を捉えることで, 表現型変化を効果的に検出できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.815557531820863
• License:
• Abstract: Identifying subtle phenotypic variations in cellular images is critical for advancing biological research and accelerating drug discovery. These variations are often masked by the inherent cellular heterogeneity, making it challenging to distinguish differences between experimental conditions. Recent advancements in deep generative models have demonstrated significant potential for revealing these nuanced phenotypes through image translation, opening new frontiers in cellular and molecular biology as well as the identification of novel biomarkers. Among these generative models, diffusion models stand out for their ability to produce high-quality, realistic images. However, training diffusion models typically requires large datasets and substantial computational resources, both of which can be limited in biological research. In this work, we propose a novel approach that leverages pre-trained latent diffusion models to uncover subtle phenotypic changes. We validate our approach qualitatively and quantitatively on several small datasets of microscopy images. Our findings reveal that our approach enables effective detection of phenotypic variations, capturing both visually apparent and imperceptible differences. Ultimately, our results highlight the promising potential of this approach for phenotype detection, especially in contexts constrained by limited data and computational capacity.
• Abstract（参考訳）: 細胞画像の微妙な表現型変異の同定は、生物学的研究の進展と薬物発見の加速に不可欠である。 これらの変異は、しばしば固有の細胞不均一性によって隠蔽され、実験条件の違いを区別することは困難である。 近年の深部生成モデルの進歩は、これらのニュアンス表現型を画像翻訳によって明らかにし、細胞生物学および分子生物学における新たなフロンティアを開拓し、新規なバイオマーカーを同定する大きな可能性を示している。 これらの生成モデルの中で、拡散モデルは高品質でリアルな画像を生成する能力で際立っている。 しかし、訓練拡散モデルは通常、大きなデータセットとかなりの計算資源を必要とし、どちらも生物学的研究に限られる。 本研究では,事前学習した潜在拡散モデルを用いて,微妙な表現型変化を明らかにする手法を提案する。 我々は、いくつかの顕微鏡画像の小さなデータセットに対して、定性的かつ定量的にアプローチを検証する。 本研究は, 視覚的特徴と知覚的差異の両方を捉えることで, 表現型変化を効果的に検出できることを示す。 究極的には,表現型検出に対するこのアプローチの有望な可能性,特に限られたデータと計算能力に制約された文脈で強調する。

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