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
• Authors: Nils Friederich, Angelo Jovin Yamachui Sitcheu, Annika Nassal, Erenus Yildiz, Matthias Pesch, Maximilian Beichter, Lukas Scholtes, Bahar Akbaba, Thomas Lautenschlager, Oliver Neumann, Dietrich Kohlheyer, Hanno Scharr, Johannes Seiffarth, Katharina Nöh, Ralf Mikut,
• 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。

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