論文の概要: EAP4EMSIG -- Enhancing Event-Driven Microscopy for Microfluidic Single-Cell Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00047v2
• Date: Mon, 07 Jul 2025 12:01:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.301349
• Title: EAP4EMSIG -- Enhancing Event-Driven Microscopy for Microfluidic Single-Cell Analysis
• Title（参考訳）: EAP4EMSIG -- マイクロ流体単一セル解析のためのイベント駆動顕微鏡の強化
• Abstract要約: イベント駆動顕微鏡のための実験自動化パイプラインの3つのコンポーネントをスマートマイクロ流体単セル分析に導入する。 EAP4IG: フォーカスオフセットを予測する高速で正確なMulti-Layer Perceptron(MLP)ベースのオートフォーカス方式。 自動焦点付けにより平均絶対誤差は0.105$mu$mで、推定時間は87msである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8258105145031496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Microfluidic Live-Cell Imaging (MLCI) yields data on microbial cell factories. However, continuous acquisition is challenging as high-throughput experiments often lack real-time insights, delaying responses to stochastic events. We introduce three components in the Experiment Automation Pipeline for Event-Driven Microscopy to Smart Microfluidic Single-Cell Analysis (EAP4EMSIG): a fast, accurate Multi-Layer Perceptron (MLP)-based autofocusing method predicting the focus offset, an evaluation of real-time segmentation methods and a real-time data analysis dashboard. Our MLP-based autofocusing achieves a Mean Absolute Error (MAE) of 0.105 $\mu$m with inference times from 87 ms. Among eleven evaluated Deep Learning (DL) segmentation methods, Cellpose reached a Panoptic Quality (PQ) of 93.36 %, while a distance-based method was fastest (121 ms, Panoptic Quality 93.02 %).
• Abstract（参考訳）: Microfluidic Live-Cell Imaging (MLCI)は、微生物の細胞工場のデータを収集する。 しかし、高スループットの実験ではリアルタイムの洞察が欠如し、確率的な事象に対する応答が遅れることがしばしばあるため、継続的な獲得は困難である。 本稿では,イベント駆動顕微鏡実験パイプラインからスマートマイクロ流体単セル分析(EAP4EMSIG)への3つのコンポーネントについて紹介する。高速かつ高精度なマルチ層パーセプトロン(MLP)ベースのオートフォーカス手法,リアルタイムセグメンテーション手法の評価,リアルタイムデータ分析ダッシュボード。 MLPをベースとした自動焦点付けにより,87msから推定時間0.105$\mu$mの平均絶対誤差(MAE)が達成され,11種類のDeep Learning (DL)セグメンテーション手法のうち,Cellposeは93.36 %,距離ベース手法は121ms,Panoptic Quality 93.02 %,Panoptic Quality 93.02 %)に達した。

関連論文リスト

• UTOPYA: A Multimodal Deep Learning Framework for Physics-Informed Anomaly Detection and Time-Series Prediction [42.532335022354545]
  バッチプロセスにおける異常検出は、過渡的ダイナミクス、欠陥ラベルの不足、単一モードセンサデータへの依存によって妨げられる。 本研究は, バッチ蒸留における異常検出, 時系列予測, 位相分類を共同で扱うマルチモーダルフレームワークUTOPYAを紹介する。 本研究で導入された物理インフォームド正規化スキームは、時間的滑らかさと熱力学的モノトニクスを強制する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-18T10:28:15Z)
• Enhanced Leukemic Cell Classification Using Attention-Based CNN and Data Augmentation [0.5371337604556311]
  急性リンパ性白血病(ALL)が最も多い小児がんであり、専門的な顕微鏡診断を必要とする。 提案システムは,EfficientNetV2-B3とSqueeze-and-Excitation機構を組み合わせたアテンションベース畳み込みニューラルネットワークを統合して,自動all細胞分類を行う。 提案手法では, 包括的データ拡張, クラス不均衡に対する焦点損失, 患者側データ分割を用いて, 堅牢かつ再現可能な評価を確実にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-03T01:24:11Z)
• High-Throughput Low-Cost Segmentation of Brightfield Microscopy Live Cell Images [3.175346985850522]
  本研究は,光電場顕微鏡で観察した無残な生細胞のセグメンテーションに焦点を当てた。 冷凍エンコーダの比較分析を取り入れた低コストCNNパイプラインを開発した。 このモデルは、多様な生きた細胞変異を特徴とする公開データセットで検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-17T22:05:58Z)
• Foreground-aware Virtual Staining for Accurate 3D Cell Morphological Profiling [44.74519211679785]
  スポットライト(Spotlight)は、モデルが関連する細胞構造に焦点を合わせるための仮想染色手法である。 Spotlightはピクセルレベルの精度を維持しながら形態表現を改善し、セグメント化やプロファイリングといった下流タスクに適した仮想染色を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-07T18:11:56Z)
• Shedding Light on the Polymer's Identity: Microplastic Detection and Identification Through Nile Red Staining and Multispectral Imaging (FIMAP) [0.6906005491572401]
  蛍光イメージングは、プラスチック粒子の検出可能性を高めるための有望な技術として登場した。 本研究では,4つの光フィルタと5つの励起波長を持つ反射型マルチスペクトルカメラであるFIMAPを紹介した。 FIMAPは90%の精度、90%の精度、100%のリコール、そしてF1スコア94.7%を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T09:03:55Z)
• SMILE-UHURA Challenge -- Small Vessel Segmentation at Mesoscopic Scale from Ultra-High Resolution 7T Magnetic Resonance Angiograms [60.35639972035727]
  公開されている注釈付きデータセットの欠如は、堅牢で機械学習駆動のセグメンテーションアルゴリズムの開発を妨げている。 SMILE-UHURAチャレンジは、7T MRIで取得したTime-of-Flightアンジオグラフィーの注釈付きデータセットを提供することで、公開されている注釈付きデータセットのギャップに対処する。 Diceスコアは、それぞれのデータセットで0.838 $pm$0.066と0.716 $pm$ 0.125まで到達し、平均パフォーマンスは0.804 $pm$ 0.15までになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T17:06:00Z)
• EAP4EMSIG -- Experiment Automation Pipeline for Event-Driven Microscopy to Smart Microfluidic Single-Cells Analysis [1.8258105145031496]
  スマートマイクロ流体単細胞分析(EAP4IG)におけるイベント駆動顕微鏡のための実験自動化パイプラインについて紹介する。 特に、我々のアプローチのリアルタイムセグメンテーションモジュールからの初期ゼロショット結果を示す。 以上の結果から,OmniposeはPanoptic Quality(PQ)スコア0.9336,Contour Proposal Network(CPN)は185msが最も高速であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T09:37:31Z)
• Tracking one-in-a-million: Large-scale benchmark for microbial single-cell tracking with experiment-aware robustness metrics [0.0]
  我々は、微生物ライブ細胞イメージング(MLCI)のための、最も公開かつ注釈付きデータセットを提示する。 このデータセットには、140万以上の細胞インスタンス、29万の細胞トラック、14万の細胞分裂が含まれている。 我々の新しいベンチマークは、実験パラメータが追跡品質に与える影響を定量化し、新しいデータ駆動手法を開発する機会を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T13:03:51Z)
• Diffusion-driven lensless fiber endomicroscopic quantitative phase imaging towards digital pathology [43.237550839304774]
  マルチコアファイバ(MCF)の検出側で捕獲されたスペックルから直接位相像を再構成するためのスペックル条件拡散モデル(SpecDiffusion)を提案する。 従来のニューラルネットワークとは異なり、SpecDiffusionはスペックル駆動の位相再構成に反復的な位相分解ステップを採用している。 SpecDiffusionは高忠実度位相再構成結果を提供し、見えない物体に対して強力な一般化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T01:42:31Z)
• Interpretable cancer cell detection with phonon microscopy using multi-task conditional neural networks for inter-batch calibration [39.759100498329275]
  本稿では,バッチ間キャリブレーションを同時に実現する条件付きニューラルネットワークフレームワークを提案する。 異なる実験バッチをトレーニングし、検証することで、我々のアプローチを検証する。 このモデルを拡張して, 診断信号の再構成を行い, 疾患状態を示す有能な特徴の物理的解釈を可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T12:20:10Z)
• Closing the loop: Autonomous experiments enabled by machine-learning-based online data analysis in synchrotron beamline environments [80.49514665620008]
  機械学習は、大規模または高速に生成されたデータセットを含む研究を強化するために使用できる。 本研究では,X線反射法(XRR)のための閉ループワークフローへのMLの導入について述べる。 本研究では,ビームライン制御ソフトウェア環境に付加的なソフトウェア依存関係を導入することなく,実験中の基本データ解析をリアルタイムで行うソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T21:21:19Z)
• Fast spline detection in high density microscopy data [0.0]
  多生物系の顕微鏡的研究において、衝突と重なりの問題は依然として困難である。 そこで,本研究では,一般的なモチーフと重なり合うスプラインの正確な形状軌跡を抽出する,エンドツーエンドの深層学習手法を開発した。 線虫Caenorhabditis elegansの密集実験における使用性の設定と実証を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-11T13:40:05Z)
• Corneal endothelium assessment in specular microscopy images with Fuchs' dystrophy via deep regression of signed distance maps [48.498376125522114]
  本稿では,UNetをベースとしたセグメンテーション手法を提案する。 これは、フックスのジストロフィーの全度にわたって、信頼できるCE形態計測と腸骨同定を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T15:34:20Z)
• Automated segmentation of microvessels in intravascular OCT images using deep learning [0.0]
  血管内光コヒーレンス断層撮影(IV OCT)画像における微小血管の自動検出法を開発した。 85病変,37病変から8,403例のOCT画像フレームを解析した。 本手法は,698枚の画像フレームに微小血管が存在するのに対し,手動による解析では730枚の画像フレームが4.4%の差を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-01T02:14:14Z)
• BFS-Net: Weakly Supervised Cell Instance Segmentation from Bright-Field Microscopy Z-Stacks [47.72468932196169]
  BFM Z-Stack画像からの3次元セルインスタンスの予測について検討する。 本稿では,ボリューム・インスタンス・セグメンテーションのための2段階弱教師付き手法を提案する。 提案手法は,BFM Z-Stackデータだけでなく,他の3次元セル画像モダリティにも適用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T15:13:08Z)
• Three-dimensional microstructure generation using generative adversarial neural networks in the context of continuum micromechanics [77.34726150561087]
  本研究は, 三次元マイクロ構造生成に適した生成対向ネットワークを提案する。 軽量アルゴリズムは、明示的な記述子を必要とせずに、単一のmicroCTスキャンから材料の基礎特性を学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T13:26:51Z)
• Short and Long Range Relation Based Spatio-Temporal Transformer for Micro-Expression Recognition [61.374467942519374]
  我々は,マイクロ圧縮認識のための最初の純粋トランスフォーマーベースアプローチである,新しいアテンポ的トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 空間パターンを学習する空間エンコーダと、時間的分析のための時間的次元分類と、ヘッドとを備える。 広範に使用されている3つの自発的マイクロ圧縮データセットに対する総合的な評価は,提案手法が一貫して芸術の状態を上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T22:10:31Z)
• Deep neural networks approach to microbial colony detection -- a comparative analysis [52.77024349608834]
  本稿では,AGARデータセットを用いた3つの深層学習手法の性能について検討する。 得られた結果は将来の実験のベンチマークとして機能するかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T12:06:00Z)
• A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning concepts [55.41644538483948]
  伝播距離、位置誤差、部分的コヒーレンスにおける粗いパラメトリゼーションは、しばしば実験の生存性を脅かす。 最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。 我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T10:15:17Z)
• Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
  我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。 具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T08:36:51Z)
• DeepFocus: a Few-Shot Microscope Slide Auto-Focus using a Sample Invariant CNN-based Sharpness Function [6.09170287691728]
  オートフォーカス(AF)法は、例えばタイムラプスを取得するために生体顕微鏡で広く用いられている。 現在のハードウェアベースの手法では、顕微鏡と画像ベースのアルゴリズムを変更する必要がある。 我々はMicro-Managerプラグインとして実装したAFメソッドであるDeepFocusを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-02T23:29:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。