MIML: Multiplex Image Machine Learning for High Precision Cell Classification via Mechanical Traits within Microfluidic Systems

要約

ラベルフリーの細胞分類は、さらなる使用または検査のために未処理の細胞を供給するのに有利ですが、既存の技術では特異性と速度の点で不十分なことがよくあります。
この研究では、新しい機械学習フレームワークである Multiplex Image Machine Learning (MIML) の開発を通じて、これらの制限に対処します。
このアーキテクチャは、ラベルフリーの細胞画像と生体力学的特性データを独自に組み合わせ、各細胞に固有の膨大で十分に活用されていない形態学的情報を活用します。
両方のタイプのデータを統合することにより、私たちのモデルは、従来の機械学習モデルでは通常廃棄されていた形態学的情報を利用して、細胞特性のより全体的な理解を提供します。
このアプローチにより、細胞分類の精度が 98.3\% という驚くべき精度になり、単一のデータ型のみを考慮するモデルに比べて大幅な改善が見られました。
MIML は、白血球と腫瘍細胞の分類に効果的であることが証明されており、その固有の柔軟性と転移学習能力により、より広範な応用が可能になる可能性があります。
これは、形態は類似しているが、生体力学的特性が異なる細胞に対して特に効果的です。
この革新的なアプローチは、疾患診断の進歩から細胞の挙動の理解に至るまで、さまざまな分野にわたって重要な影響を及ぼします。

要約(オリジナル)

Label-free cell classification is advantageous for supplying pristine cells for further use or examination, yet existing techniques frequently fall short in terms of specificity and speed. In this study, we address these limitations through the development of a novel machine learning framework, Multiplex Image Machine Learning (MIML). This architecture uniquely combines label-free cell images with biomechanical property data, harnessing the vast, often underutilized morphological information intrinsic to each cell. By integrating both types of data, our model offers a more holistic understanding of the cellular properties, utilizing morphological information typically discarded in traditional machine learning models. This approach has led to a remarkable 98.3\% accuracy in cell classification, a substantial improvement over models that only consider a single data type. MIML has been proven effective in classifying white blood cells and tumor cells, with potential for broader application due to its inherent flexibility and transfer learning capability. It’s particularly effective for cells with similar morphology but distinct biomechanical properties. This innovative approach has significant implications across various fields, from advancing disease diagnostics to understanding cellular behavior.

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