Representing particles’ motion patterns in microfluidic imaging platform using deep variational embeddings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the motion properties of cells or particles is important in microfluidic imaging applications. Motion-related analysis has proven to be a valuable tool for phenotyping particulates in biological samples. However, relying solely on trajectory features from individual cells may not always be sufficient to describe their overall motion patterns. This highlights the need for a more effective solution focusing on rotational components in movement. In this study, we developed a generalized motion pattern representation framework using deep variational embeddings to characterize biological samples with different morphology. First, we build a simplified optical setup with sufficient throughput to record sequential frames of cells containing orientational changes. Then, a self-supervised learning pipeline was developed to embed its motion pattern into a latent space. The latent variables are visualized as the generalized motion pattern to represent a sequence of consecutive frames. Finally, segment key frames of individual cells’ motion to divide a motion trajectory into consecutive sub-trajectories. Each sub-trajectory has a predefined specific meaning to be collected for downstream motion-related analysis. Our framework has been verified with two cell types with common shapes: plate-like erythrocytes and rod-like yeasts. The results demonstrate that the motion pattern representation is distinct and interpretable for these two samples. Utilized in a motion segmentation application, the represented motion achieved over 90% accuracy with unsupervised clustering, which has significantly enhanced relevant motion analysis. These promising findings underscore the practical value of our developed framework in extracting informative motion patterns for phenotyping.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».