Using textons to rank crystallization droplets by the likely presence of crystals
Notice bibliographique
Résumé
The visual inspection of crystallization experiments is an important yet time-consuming and subjective step in X-ray crystallography. Previously published studies have focused on automatically classifying crystallization droplets into distinct but ultimately arbitrary experiment outcomes; here, a method is described that instead ranks droplets by their likelihood of containing crystals or microcrystals, thereby prioritizing for visual inspection those images that are most likely to contain useful information. The use of textons is introduced to describe crystallization droplets objectively, allowing them to be scored with the posterior probability of a random forest classifier trained against droplets manually annotated for the presence or absence of crystals or microcrystals. Unlike multi-class classification, this two-class system lends itself naturally to unidirectional ranking, which is most useful for assisting sequential viewing because images can be arranged simply by using these scores: this places droplets with probable crystalline behaviour early in the viewing order. Using this approach, the top ten wells included at least one human-annotated crystal or microcrystal for 94% of the plates in a data set of 196 plates imaged with a Minstrel HT system. The algorithm is robustly transferable to at least one other imaging system: when the parameters trained from Minstrel HT images are applied to a data set imaged by the Rock Imager system, human-annotated crystals ranked in the top ten wells for 90% of the plates. Because rearranging images is fundamental to the approach, a custom viewer was written to seamlessly support such ranked viewing, along with another important output of the algorithm, namely the shape of the curve of scores, which is itself a useful overview of the behaviour of the plate; additional features with known usefulness were adopted from existing viewers. Evidence is presented that such ranked viewing of images allows faster but more accurate evaluation of drops, in particular for the identification of microcrystals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».