Label-free 3-D quantitative phase imaging cytometry with deep learning: identifying naive, memory, and senescent T cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current prevailing methods for identifying immune cell subsets exploit a group of differentiation markers (CDs) targeted by fluorochrome or metal conjugated antibodies. However, such labeling methods, requiring a staining process and specific reagents, prevent rapid and cost-effective identification of immune cell subsets. Therefore we developed a label-free imaging cytometry platform that synergistically used refractive index (RI) tomography and three-dimensional (3-D) deep learning. We constructed and trained a deep learning classifier that learns unique representations from the 3-D RI map of each cell obtained using RI tomography without labeling. In this study, we were able to classify human naïve, memory, and senescent T cells according to the expression of CD4, CD8, CD45RA, CCR7 and CD57 using the label-free classifier within milliseconds, with high precision (>95%) even though the morphological and biochemical characteristics extracted from the RI tomograms of the T cells are almost homogeneous. This cannot be achieved by conventional machine learning approaches that only exploit the set of manually extracted features. Our label-free cell sorting platform will facilitate rapid and cost-effective immunological and biomedical studies by eliminating the laborious labeling process.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».