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Optical time‐stretch imaging flow cytometry in the compressed domain

流式细胞术 流量(数学) 材料科学 压缩传感 生物医学工程 生物物理学 化学 计算机科学 物理 生物 医学 人工智能 分子生物学 机械
作者
Siyuan Lin,Rubing Li,Yueyun Weng,Liye Mei,Chao Wei,Congkuan Song,Shubin Wei,Yifan Yao,Xiaolan Ruan,Fuling Zhou,Qing Geng,Du Wang,Cheng Lei
出处
期刊:Journal of Biophotonics [Wiley]
卷期号:16 (8)
标识
DOI:10.1002/jbio.202300096
摘要

Imaging flow cytometry based on optical time-stretch (OTS) imaging combined with a microfluidic chip attracts much attention in the large-scale single-cell analysis due to its high throughput, high precision, and label-free operation. Compressive sensing has been integrated into OTS imaging to relieve the pressure on the sampling and transmission of massive data. However, image decompression brings an extra overhead of computing power to the system, but does not generate additional information. In this work, we propose and demonstrate OTS imaging flow cytometry in the compressed domain. Specifically, we constructed a machine-learning network to analyze the cells without decompressing the images. The results show that our system enables high-quality imaging and high-accurate cell classification with an accuracy of over 99% at a compression ratio of 10%. This work provides a viable solution to the big data problem in OTS imaging flow cytometry, boosting its application in practice.
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