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J-GLOBAL ID：202002212660638437   整理番号：20A1937363

XGBoostアルゴリズムに基づく高スループット光流体時間ストレッチ顕微鏡法のための高速インテリジェント細胞表現型解析【JST・京大機械翻訳】

Fast intelligent cell phenotyping for high-throughput optofluidic time-stretch microscopy based on the XGBoost algorithm

著者 (5件)： Zhao Wanyue (Tsinghua University, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Department of Electronic Engineering, Beijing, China) ,  Guo Yingxue (Tsinghua University, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Department of Electronic Engineering, Beijing, China) ,  Yang Sigang (Tsinghua University, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Department of Electronic Engineering, Beijing, China) ,  Chen Minghua (Tsinghua University, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Department of Electronic Engineering, Beijing, China) ,  Chen Hongwei (Tsinghua University, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Department of Electronic Engineering, Beijing, China)
資料名： Journal of Biomedical Optics  (Journal of Biomedical Optics)
巻： 25  号： 6  ページ： 066001  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1782A  ISSN： 1083-3668  CODEN： JBOPFO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 要約。意義:オプトフルイディック時間-ストレッチフローサイトメトリーの使用は,極端なスループット細胞イメージングを可能にするが,大量のデータを捕捉し,処理する困難さに悩まされる。大量の連続画像データを生成するので,画像は高速による同定を必要とする。目的:XGBoostアルゴリズムに基づく高スループットオプトフルイディック時間-ストレッチ顕微鏡のためのインテリジェント細胞表現型分類フレームワークを提示し,得られた細胞画像を迅速かつ正確に分類できる。適用した画像認識は,雑音異常値検出によるアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング,灰色ヒストグラム融合特徴を結合した配向勾配のヒストグラム,およびXGBoost分類から成る。方法:著者らは,他の以前に提案されたまたは一般的に使用されるアルゴリズムに対するこのフレームワークの能力を,2つのグループの細胞イメージの表現型に対して試験した。AUCとテストランタイムに基づく分類能力と計算複雑度の測度でその性能を定量化した。テストされた細胞画像データセットを,20,000以上の薬物処理および未処理細胞の高スループットイメージングから,オプトフルイディック時間-ストレッチ顕微鏡で取得した。結果:フレームワークは,97%以上の精度および3000細胞/sの分類頻度で,他の方法を構築した。さらに,異なる訓練セット成分の下でモデル性能に従って訓練セットの最適構造を決定した。結論:提案したXGBoostベースのフレームワークは,大きなフロー画像データを処理するための有望な解決策として作用する。本研究は,ハイスループットイメージングサイトメーターの将来の細胞選別と臨床診療のための基礎を提供する。Copyright The Authors Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  雑音 ,  測度 ,  *表現型 ,  *顕微鏡観察 ,  画像処理 ,  計算量 ,  応用プログラム ,  *スループット ,  機械学習 ,  画像認識
準シソーラス用語： 画像列 ,  *ハイスループット ,  細胞イメージング ,  細胞画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： タイムストレッチ顕微鏡法 ,  イメージングサイトメトリー ,  自動細胞検出 ,  機械学習

分類 (1件)： 生体の顕微鏡観察法  (EA03050C)

タイトルに関連する用語 (7件)： アルゴリズム ,  高スループット ,  流体 ,  ストレッチ ,  顕微鏡法 ,  細胞 ,  表現型解析