Leukocyte Activation Assay Using AI-Enhanced Digital Holographic Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Digital holographic microscopy (DHM) is a label-free and high-throughput cellular imaging technology leverages phase contrast to reveal subtle intercellular refractive index variations, allowing to the derivation of biophysical parameters related to cell function.Neutrophil and monocyte activation, major parts of the innate immune system, can be quantified via fluorescence flow cytometry by measuring activation markers, aiding in the diagnosis and assessment of inflammatory diseases.However, workflow standardization and quantification with fluorescence flow cytometry remain laborious, challenging, and costly.Automated haematology analysers are widely available, solve labour challenges, and provide economical differential leukocyte counts but cannot differentiate or assess leukocyte activation.There is an unmet need to provide reliable information on immune cell function at the bedside using pointof-care diagnostics.DHM potentially meets this need by providing label-free, automated, high-throughput and high-resolution cellular imaging capable of monitoring leukocyte activation.Furthermore, integrating deep learning models can be used to accurately recognize activated cells, reducing operator variability and automating analysis.We present a novel imaging platform utilizing DHM to identify activated leukocytes as an early predictive biomarker for inflammatory states, demonstrating this technology may enable real-time patient monitoring in clinical settings, facilitating risk stratification and therapy response monitoring at the bedside.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».