Dual-Modality Imaging Microfluidic Cytometer for Onsite Detection of Phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
Phytoplankton monitoring is essential for better understanding and mitigation of phytoplankton bloom formation. We present a microfluidic cytometer with two imaging modalities for onsite detection and identification of phytoplankton: a lensless imaging mode for morphological features, and a fluorescence imaging mode for autofluorescence signal of phytoplankton. Both imaging modes are integrated in a microfluidic device with a field of view (FoV) of 3.7 mm × 2.4 mm and a depth of field (DoF) of 0.8 mm. The particles in the water flow channel can be detected and classified with automated image processing algorithms and machine learning models using their morphology and fluorescence features. The performance of the device was demonstrated by measuring Chlamydomonas, Euglena, and non-fluorescent beads in both separate and mixed flow samples. The recall rates for Chlamydomonas and Euglena ware 93.6% and 94.4%. The dual-modality imaging approach enabled observing both morphology and fluorescence features with a large DoF and FoV which contribute to high-throughput analysis. Moreover, this imaging flow cytometer platform is portable, low-cost, and shows potential in the onsite phytoplankton monitoring.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».