Machine learning to identify clinically relevant <i>Candida</i> yeast species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Fungal infections, especially due to Candida species, are on the rise. Multi-drug resistant organism such as Candida auris are difficult and time consuming to identify accurately. Machine learning is increasingly being used in health care, especially in medical imaging. In this study, we evaluated the effectiveness of six convolutional neural networks (CNNs) to identify four clinically important Candida species. Materials and Methods Wet-mounted images were captured using bright field live-cell microscopy followed by separating single cells, budding cells, and cell group images which were then subjected to different machine learning algorithms (custom CNN, VGG16, ResNet50, InceptionV3, EfficientNetB0, and EfficientNetB7) to learn and predict Candida species. Results Among the six algorithms tested, the InceptionV3 model performed best in predicting Candida species from microscopy images. All models performed poorly on raw images obtained directly from the microscope. The performance of all models increased when trained on single and budding cell images. The InceptionV3 model identified budding cells of C. albicans, C. auris , C. glabrata ( Nakaseomyces glabrata ), and C. haemulonii in 97.0%, 74.0%, 68.0%, and 66.0% cases, respectively. For single cells of C. albicans, C. auris , C. glabrata , and C. haemulonii InceptionV3 identified 97.0%, 73.0%, 69.0%, and 73.0% cases, respectively. The sensitivity and specificity of InceptionV3 were respectively 77.1% and 92.4%. Conclusion This study provides proof of concept that microscopy images from wet mounted slides can be used to identify Candida yeast species using machine learning quickly and accurately.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».