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活细胞中线粒体网络形态的定量成像和符号表型
线粒体在组织稳态，压力反应和人类疾病中的重要性，结合了它们在各种结构和功能状态之间过渡的能力，使它们成为监测细胞健康的出色细胞器。因此，需要技术在各种细胞和细胞环境中准确分析和量化线粒体组织的变化。在这里，我们提出了一种创新的计算机化方法，该方法可以通过提供三十多个功能，从而实现对线粒体形状和网络体系结构的准确，多尺度，快速和具有成本效益的分析。为了促进定量结果的解释，我们介绍了两种创新：使用Kiviat-Graphs（此处称为MiteSostels图），以表示高度符合性数据和可视化各种Mito-Cellular构型的形式，以形式的形式（称为mitosoposigils）。我们在从基础条件下培养的现场正常的人皮细胞中收集的丰富数据集上测试了我们的全自动图像分析工具，或暴露于特定应力，包括UVB辐射和农药暴露。我们证明了我们的专有软件（称为Mitotouch）在控制和压力的真皮成纤维细胞之间以及正常成纤维细胞和其他细胞类型之间敏感折磨的能力（包括癌症组织衍生的成纤维细胞和原发性角膜细胞），表明我们的自动分析分析捕获了分析差异。我们的工具具有在其他研究领域（例如基于这种新颖的算法，我们报告了一种保护性天然成分的鉴定，该保护性成分对线粒体组织产生了有害氢（H2O2）的有害影响。因此，我们构思了一种新型的湿干管道，结合细胞培养物，定量成像和符号学分析，以详尽地分析活着的粘附细胞中线粒体形态。
利用超维计算进行符号表示和学习
有人提出，机器学习技术可以从符号表示和推理系统中受益。我们描述了一种方法，其中可以通过使用超维向量和超维计算以自然而直接的方式将两者结合起来。通过使用哈希神经网络来生成图像的二进制向量表示，我们展示了如何构建超维向量，以便从其输出中自然产生向量符号推理。我们设计了超维推理层 (HIL) 来促进这一过程，并评估其与基线哈希网络相比的性能。除此之外，我们还表明，单独的网络输出可以直接在 HIL 中的向量符号级别融合，以提高整体模型的性能和稳健性。此外，据我们所知，这是第一次在真实数据上创建有意义的图像超维表示，同时仍保持超维性。