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Enregistrement W2092654202 · doi:10.1093/rpd/ncu133

Automating dicentric chromosome detection from cytogenetic biodosimetry data

2014· article· en· W2092654202 sur OpenAlexaff
Peter K. Rogan, Y. Li, Asanka Wickramasinghe, Akila Subasinghe, Natasha Caminsky, Wasiq Khan, Jagath Samarabandu, Ruth C. Wilkins, Farrah Flegal, Joan H.M. Knoll

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)Health CanadaWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésCentromereComputer scienceMetaphaseSoftwareArtificial intelligenceChromosomePattern recognition (psychology)Computer visionBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a prototype software system with sufficient capacity and speed to estimate radiation exposures in a mass casualty event by counting dicentric chromosomes (DCs) in metaphase cells from many individuals. Top-ranked metaphase cell images are segmented by classifying and defining chromosomes with an active contour gradient vector field (GVF) and by determining centromere locations along the centreline. The centreline is extracted by discrete curve evolution (DCE) skeleton branch pruning and curve interpolation. Centromere detection minimises the global width and DAPI-staining intensity profiles along the centreline. A second centromere is identified by reapplying this procedure after masking the first. Dicentrics can be identified from features that capture width and intensity profile characteristics as well as local shape features of the object contour at candidate pixel locations. The correct location of the centromere is also refined in chromosomes with sister chromatid separation. The overall algorithm has both high sensitivity (85 %) and specificity (94 %). Results are independent of the shape and structure of chromosomes in different cells, or the laboratory preparation protocol followed. The prototype software was recoded in C++/OpenCV; image processing was accelerated by data and task parallelisation with Message Passaging Interface and Intel Threading Building Blocks and an asynchronous non-blocking I/O strategy. Relative to a serial process, metaphase ranking, GVF and DCE are, respectively, 100 and 300-fold faster on an 8-core desktop and 64-core cluster computers. The software was then ported to a 1024-core supercomputer, which processed 200 metaphase images each from 1025 specimens in 1.4 h.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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