論文の概要: Introduction to a Low-Cost AI-Powered GUI for Unstained Cell Culture Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11354v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 17:12:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.045447
• Title: Introduction to a Low-Cost AI-Powered GUI for Unstained Cell Culture Analysis
• Title（参考訳）: 非定常細胞培養解析のための低コストAI駆動型GUIの紹介
• Authors: Surajit Das, Pavel Zun,
• Abstract要約: 本稿では,標準CPUデスクトップを搭載した低予算研究室向けに設計された,新しい顕微鏡画像解析フレームワークを提案する。 Pythonベースのプログラムは、高度なコンピュータビジョンと機械学習パイプラインを通じて、カルチャー内の生きた、保存されていない細胞のサイトメトリー分析を可能にする。 CPUベースのプラットフォーム上での競争力のあるセグメンテーション速度は、基礎研究と臨床応用の大きな可能性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5092739016434567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents a novel microscopy image analysis framework designed for low-budget labs equipped with a standard CPU desktop. The Python-based program enables cytometric analysis of live, unstained cells in culture through an advanced computer vision and machine learning pipeline. Crucially, the framework operates on label-free data, requiring no manually annotated training data or training phase. It is accessible via a user-friendly, cross-platform GUI that requires no programming skills, while also providing a scripting interface for programmatic control and integration by developers. The end-to-end workflow performs semantic and instance segmentation, feature extraction, analysis, evaluation, and automated report generation. Its modular architecture supports easy maintenance and flexible integration while supporting both single-image and batch processing. Validated on several unstained cell types from the public dataset of livecells, the framework demonstrates superior accuracy and reproducibility compared to contemporary tools like Cellpose and StarDist. Its competitive segmentation speed on a CPU-based platform highlights its significant potential for basic research and clinical applications -- particularly in cell transplantation for personalized medicine and muscle regeneration therapies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,標準CPUデスクトップを搭載した低予算研究室向けに設計された,新しい顕微鏡画像解析フレームワークを提案する。 Pythonベースのプログラムは、高度なコンピュータビジョンと機械学習パイプラインを通じて、カルチャー内の生きた、保存されていない細胞のサイトメトリー分析を可能にする。 重要なことは、このフレームワークはラベルのないデータで動作し、手動でアノテートされたトレーニングデータやトレーニングフェーズを必要としない。 プログラミングスキルを必要としないユーザフレンドリでクロスプラットフォームなGUIを通じてアクセスでき、開発者によるプログラム制御と統合のためのスクリプティングインターフェースを提供する。 エンドツーエンドワークフローはセマンティックとインスタンスセグメンテーション、特徴抽出、分析、評価、自動レポート生成を実行する。 モジュールアーキテクチャは、単一イメージとバッチ処理の両方をサポートしながら、メンテナンスが容易で柔軟な統合をサポートする。 ライブセルの公開データセットから得られたいくつかの不安定な細胞タイプで検証されたこのフレームワークは、CellposeやStarDistのような現代のツールと比較して、精度と再現性が優れている。 CPUベースのプラットフォーム上での、競争力のあるセグメンテーション速度は、基礎研究や臨床応用における大きな可能性を浮き彫りにしている。

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