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Imaging Flow Cytometry
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新基准评估成像流式细胞术的自监督学习
研究人员推出了IFC-SSL-Bench，一个旨在评估多光谱成像流式细胞术（IFC）自监督学习（SSL）方法的新框架。该基准测试在两个数据集上评估了六种SSL方法和四种骨干架构，通过比较不同比例带注释数据下的下游分类性能来量化注释效率。研究发现，在形态学分类方面，SSL在仅使用5%的注释数据的情况下，其性能可以媲美完全监督基线，并在低数据量情况下取得了显著的改进。
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新的多标签方法增强了血细胞聚集体分类
研究人员开发了一种用于识别血细胞及其聚集体的多标签分类方法，该方法优于传统的多类别方法。这种新方法可以同时为单个事件分配多个细胞类型标签，从而能够识别训练数据中不存在的细胞聚集体。这种简化和加速的标注可以解决自动化血液分析中的临床空白，目前自动化血液分析无法可靠地分析细胞聚集体。