FlowCyt: A Comparative Study of Deep Learning Approaches for Multi-Class Classification in Flow Cytometry Benchmarking

Основні поняття

FlowCyt presents a benchmark for multi-class single-cell classification in flow cytometry data, showcasing the effectiveness of Graph Neural Networks (GNNs) in exploiting spatial relationships.

Анотація

FlowCyt introduces a benchmark dataset with bone marrow samples from 30 patients, each cell characterized by twelve markers. The dataset includes five hematological cell types: T lymphocytes, B lymphocytes, Monocytes, Mast cells, and Hematopoietic Stem/Progenitor Cells (HSPCs). Experiments utilize various supervised and semi-supervised learning methods on up to 1 million cells per patient. GNNs demonstrate superior performance by leveraging spatial relationships in graph-encoded data. The benchmark enables standardized evaluation of clinically relevant classification tasks and exploratory analyses into hematological cell phenotypes.

Статистика

The dataset comprises bone marrow samples from 30 patients.
Experiments utilize supervised and semi-supervised learning on up to 1 million cells per patient.
GNNs demonstrate superior performance by exploiting spatial relationships in graph-encoded data.

Цитати

"Graph Neural Networks demonstrate superior performance by exploiting spatial relationships in graph-encoded data."
"The benchmark allows standardized evaluation of clinically relevant classification tasks and exploratory analyses into hematological cell phenotypes."
"GNNs stand out in terms of performance, demonstrating the ability to identify patterns in a cell’s neighborhood and their interactions."

Ключові висновки, отримані з

FlowCyt

by Lore... о arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00024.pdf

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