論文の概要: MMV_Im2Im: An Open Source Microscopy Machine Vision Toolbox for Image-to-Image Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02498v1
• Date: Tue, 6 Sep 2022 13:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 15:08:13.876016
• Title: MMV_Im2Im: An Open Source Microscopy Machine Vision Toolbox for Image-to-Image Transformation
• Title（参考訳）: MMV_Im2Im:画像から画像への変換のためのオープンソースの顕微鏡マシンビジョンツールボックス
• Authors: Justin Sonneck, Jianxu Chen
• Abstract要約: バイオイメージングアプリケーションにおける画像・画像変換のための新しいオープンソースpythonパッケージMMV_Im2Imを導入する。 パッケージ全体は汎用的なイメージからイメージへの変換フレームワークで設計されている。 MMV_Im2Imの10種以上の生体医学的問題に対する有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.571097144710995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deep learning research in computer vision has been growing extremely fast in the past decade, many of which have been translated into novel image analysis methods for biomedical problems. Broadly speaking, many deep learning based biomedical image analysis methods can be considered as a general image-to-image transformation framework. In this work, we introduce a new open source python package MMV_Im2Im for image-to-image transformation in bioimaging applications. The overall package is designed with a generic image-to-image transformation framework, which could be directly used for semantic segmentation, instance segmentation, image restoration, image generation, etc.. The implementation takes advantage of the state-of-the-art machine learning engineering techniques for users to focus on the research without worrying about the engineering details. We demonstrate the effectiveness of MMV_Im2Im in more than ten different biomedical problems. For biomedical machine learning researchers, we hope this new package could serve as the starting point for their specific problems to stimulate new biomedical image analysis or machine learning methods. For experimental biomedical researchers, we hope this work can provide a holistic view of the image-to-image transformation concept with diverse examples, so that deep learning based image-to-image transformation could be further integrated into the assay development process and permit new biomedical studies that can hardly be done only with traditional experimental methods. Source code can be found at https://github.com/MMV-Lab/mmv_im2im.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおけるディープラーニングの研究は過去10年で急速に成長しており、その多くが生物医学的な問題に対する新しい画像分析法に翻訳されている。 広義には、多くの深層学習に基づく生体画像解析手法が一般的な画像から画像への変換フレームワークとして考えられる。 本研究では,バイオイメージングアプリケーションにおける画像-画像変換のための新しいオープンソースpythonパッケージMMV_Im2Imを紹介する。 全体的なパッケージは、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、イメージ復元、画像生成などに直接使用できる、汎用的なイメージからイメージへの変換フレームワークで設計されている。 この実装は最先端の機械学習エンジニアリング技術を活用し、ユーザーはエンジニアリングの詳細を気にせずに研究に集中することができる。 MMV_Im2Imの10種以上の生体医学的問題に対する有効性を示した。 バイオメディカル機械学習研究者にとって、この新しいパッケージは、新しいバイオメディカル画像分析や機械学習手法を刺激する特定の問題の出発点となることを願っている。 実験的なバイオメディカル研究者にとって、この研究は様々な例でイメージ・ツー・イメージ・トランスフォーメーションの概念の全体像を提供し、深層学習に基づくイメージ・ツー・イメージ・トランスフォーメーションをアッセイ開発プロセスに統合し、従来の実験手法でしか実現できない新しいバイオメディカル研究を可能にすることを願っている。 ソースコードはhttps://github.com/MMV-Lab/mmv_im2imにある。

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