Selection and Tuning of a Fast and Simple Phase-Contrast Microscopy Image Segmentation Algorithm for Measuring Myoblast Growth Kinetics in an Automated Manner
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
Acquiring and processing phase-contrast microscopy images in wide-field long-term live-cell imaging and high-throughput screening applications is still a challenge as the methodology and algorithms used must be fast, simple to use and tune, and as minimally intrusive as possible. In this paper, we developed a simple and fast algorithm to compute the cell-covered surface (degree of confluence) in phase-contrast microscopy images. This segmentation algorithm is based on a range filter of a specified size, a minimum range threshold, and a minimum object size threshold. These parameters were adjusted in order to maximize the F-measure function on a calibration set of 200 hand-segmented images, and its performance was compared with other algorithms proposed in the literature. A set of one million images from 37 myoblast cell cultures under different conditions were processed to obtain their cell-covered surface against time. The data were used to fit exponential and logistic models, and the analysis showed a linear relationship between the kinetic parameters and passage number and highlighted the effect of culture medium quality on cell growth kinetics. This algorithm could be used for real-time monitoring of cell cultures and for high-throughput screening experiments upon adequate tuning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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