Automated denoising software for calcium imaging signals using deep learning
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic Ca 2+ signaling is crucial for cell survival and death, and Ca 2+ imaging approaches are commonly used to study and measure cellular Ca 2+ patterns within cells. However, the presence of image noise from instrumentation and experimentation protocols can impede the accurate extraction of Ca 2+ signals. Removing noise from Ca 2+ Spatio-Temporal Maps (STMaps) is essential for precisely analyzing Ca 2+ datasets. Current methods for denoising STMaps can be time-consuming and subjective and rely mainly on image processing protocols. To address this, we developed CalDenoise, an automated software that employs robust image processing and deep learning models to remove noise and enhance Ca 2+ signals in STMaps effectively. CalDenoise integrates four pipelines capable of efficiently removing salt-and-pepper, impulsive, and periodic noise and detecting and removing background noise. Comprising both an image-processing-based pipeline and three generative-adversarial-network-based (GAN) deep learning models, CalDenoise proficiently removes complex noise patterns. The software features adjustable parameters to enhance accuracy and is integrated into a user-friendly graphical interface for easy access and streamlined usage. CalDenoise can serve as a robust platform for denoising complex dynamic fluorescence signal images across diverse cell types, including Ca 2+ , voltage, ions, and pH signals.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».