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Enregistrement W2594471102 · doi:10.1117/12.2253583

Application of image flow cytometry for the characterization of red blood cell morphology

2017· article· en· W2594471102 sur OpenAlexaff
Ruben N. Pinto, Joseph A. Sebastian, Tim Chang, Jason P. Acker, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of AlbertaLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytometryBiomedical engineeringRed blood cellFlow cytometryPopulationHemolysisComputer scienceMaterials scienceBiologyMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Red blood cells (RBCs) stored in hypothermic environments for the purpose of transfusion have been documented to undergo structural and functional changes over time. One sign of the so-called RBC storage lesion is irreversible damage to the cell membrane. Consequently, RBCs undergo a morphological transformation from regular, deformable biconcave discocytes to rigid spheroechinocytes. The spherically shaped RBCs lack the deformability to efficiently enter microvasculature, thereby reducing the capacity of RBCs to oxygenate tissue. Blood banks currently rely on microscope techniques that include fixing, staining and cell counting in order to morphologically characterize RBC samples; these methods are labor intensive and highly subjective. This study presents a novel, high-throughput RBC morphology characterization technique using image flow cytometry (IFC). An image segmentation template was developed to process 100,000 images acquired from the IFC system and output the relative spheroechinocyte percentage. The technique was applied on samples extracted from two blood bags to monitor the morphological changes of the RBCs during in vitro hypothermic storage. The study found that, for a given sample of RBCs, the IFC method was twice as fast in data acquisition, and analyzed 250-350 times more RBCs than the conventional method. Over the lifespan of the blood bags, the mean spheroechinocyte population increased by 37%. Future work will focus on expanding the template to segregate RBC images into more subpopulations for the validation of the IFC method against conventional techniques; the expanded template will aid in establishing quantitative links between spheroechinocyte increase and other RBC storage lesion characteristics.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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