Using textons to rank crystallization droplets by the likely presence of crystals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle