論文の概要: CoNIC: Colon Nuclei Identification and Counting Challenge 2022
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14485v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 12:06:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 17:40:51.635171
- Title: CoNIC: Colon Nuclei Identification and Counting Challenge 2022
- Title（参考訳）: conic:結腸核の同定と計数チャレンジ2022
- Authors: Simon Graham, Mostafa Jahanifar, Quoc Dang Vu, Giorgos Hadjigeorghiou,
Thomas Leech, David Snead, Shan E Ahmed Raza, Fayyaz Minhas, Nasir Rajpoot
- Abstract要約: 大腸核の同定とカウント(CoNIC)の課題を整理する。
研究者は、核のセグメンテーション、分類、カウントを行うアルゴリズムを開発することを奨励する。
この課題の一環として、各入力アルゴリズムの感度を特定の入力変動に対してテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.23834975053771
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Nuclear segmentation, classification and quantification within Haematoxylin &
Eosin stained histology images enables the extraction of interpretable
cell-based features that can be used in downstream explainable models in
computational pathology (CPath). However, automatic recognition of different
nuclei is faced with a major challenge in that there are several different
types of nuclei, some of them exhibiting large intra-class variability. To help
drive forward research and innovation for automatic nuclei recognition in
CPath, we organise the Colon Nuclei Identification and Counting (CoNIC)
Challenge. The challenge encourages researchers to develop algorithms that
perform segmentation, classification and counting of nuclei within the current
largest known publicly available nuclei-level dataset in CPath, containing
around half a million labelled nuclei. Therefore, the CoNIC challenge utilises
over 10 times the number of nuclei as the previous largest challenge dataset
for nuclei recognition. It is important for algorithms to be robust to input
variation if we wish to deploy them in a clinical setting. Therefore, as part
of this challenge we will also test the sensitivity of each submitted algorithm
to certain input variations.
- Abstract（参考訳）: Haematoxylin & Eosin染色組織像中の核セグメンテーション、分類、定量化は、計算病理学(CPath)において下流で説明可能なモデルで使用できる解釈可能な細胞ベースの特徴の抽出を可能にする。
しかし、異なる原子核の自動認識は、いくつかの異なる種類の原子核が存在するという点で大きな課題に直面している。
CPathにおける自動核認識の先進的な研究と革新を支援するため、我々はColon Nuclei Identification and Counting (CoNIC) Challengeを組織する。
この課題は、約50万個のラベル付き核を含むcpathで現在最大の公に利用可能な核レベルのデータセット内の核のセグメンテーション、分類、計数を行うアルゴリズムの開発を研究者に促すものだ。
そのため、CoNICチャレンジは、これまでの核認識における最大のチャレンジデータセットの10倍以上の核数を利用する。
臨床環境で導入したい場合,アルゴリズムが入力変動に対して堅牢であることは重要である。
したがって、この課題の一環として、各提案アルゴリズムの感度を特定の入力変動に対して検証する。
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