Deep imaging flow cytometry

流式细胞术 流量(数学) 计算机科学 生物医学工程 医学 物理 免疫学 机械
作者
Kangrui Huang,Hiroki Matsumura,Yaqi Zhao,Maik Herbig,Dan Yuan,Yohei Mineharu,Jeffrey Harmon,Justin Findinier,Mai Yamagishi,Shinsuke Ohnuki,Nao Nitta,Arthur Grossman,Yoshikazu Ohya,Hideharu Mikami,Akihiro Isozaki,Keisuke Goda
出处
期刊:Lab on a Chip [Royal Society of Chemistry]
卷期号:22 (5): 876-889 被引量:29
标识
DOI:10.1039/d1lc01043c
摘要

Imaging flow cytometry (IFC) has become a powerful tool for diverse biomedical applications by virtue of its ability to image single cells in a high-throughput manner. However, there remains a challenge posed by the fundamental trade-off between throughput, sensitivity, and spatial resolution. Here we present deep-learning-enhanced imaging flow cytometry (dIFC) that circumvents this trade-off by implementing an image restoration algorithm on a virtual-freezing fluorescence imaging (VIFFI) flow cytometry platform, enabling higher throughput without sacrificing sensitivity and spatial resolution. A key component of dIFC is a high-resolution (HR) image generator that synthesizes "virtual" HR images from the corresponding low-resolution (LR) images acquired with a low-magnification lens (10×/0.4-NA). For IFC, a low-magnification lens is favorable because of reduced image blur of cells flowing at a higher speed, which allows higher throughput. We trained and developed the HR image generator with an architecture containing two generative adversarial networks (GANs). Furthermore, we developed dIFC as a method by combining the trained generator and IFC. We characterized dIFC using
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