論文の概要: VISEM-Tracking: Human Spermatozoa Tracking Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02842v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 09:25:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 15:28:09.568739
• Title: VISEM-Tracking: Human Spermatozoa Tracking Dataset
• Title（参考訳）: VISEM-Tracking:ヒト精子追跡データセット
• Authors: Vajira Thambawita, Steven A. Hicks, Andrea M. Stor{\aa}s, Thu Nguyen, Jorunn M. Andersen, Oliwia Witczak, Trine B. Haugen, Hugo L. Hammer, P{\aa}l Halvorsen, Michael A. Riegler
• Abstract要約: 精子30秒のビデオ記録を手動で注釈付き境界箱座標で行うVISEM-Trackingというデータセットを提供する。 本稿では,VISEM-Trackingデータセットに基づいて学習したYOLOv5深層学習モデルを用いた精子検出性能について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1673957150053713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Manually analyzing spermatozoa is a tremendous task for biologists due to the many fast-moving spermatozoa, causing inconsistencies in the quality of the assessments. Therefore, computer-assisted sperm analysis (CASA) has become a popular solution. Despite this, more data is needed to train supervised machine learning approaches in order to improve accuracy and reliability. In this regard, we provide a dataset called VISEM-Tracking with 20 video recordings of 30s of spermatozoa with manually annotated bounding-box coordinates and a set of sperm characteristics analyzed by experts in the domain. VISEM-Tracking is an extension of the previously published VISEM dataset. In addition to the annotated data, we provide unlabeled video clips for easy-to-use access and analysis of the data. As part of this paper, we present baseline sperm detection performances using the YOLOv5 deep learning model trained on the VISEM-Tracking dataset. As a result, the dataset can be used to train complex deep-learning models to analyze spermatozoa. The dataset is publicly available at https://zenodo.org/record/7293726.
• Abstract（参考訳）: 精子を手動で分析することは、多くの速く動く精子が原因で生物学者にとって大きな課題である。 そのため、コンピュータ支援精子分析(CASA)が普及している。 それにもかかわらず、精度と信頼性を向上させるために、教師付き機械学習アプローチのトレーニングにはより多くのデータが必要である。 本研究では,20種類の精子のビデオ記録を手作業でアノテートしたバウンディングボックス座標と,領域の専門家によって分析された精子特性を組み込んだvisem-trackingというデータセットを提供する。 VISEM-Trackingは、以前公開されたVISEMデータセットの拡張である。 注釈付きデータに加えて,データへのアクセスと分析が容易なラベル付きビデオクリップを提供する。 本稿では,VISEM-Trackingデータセットに基づいて学習したYOLOv5深層学習モデルを用いて,基礎的な精子検出性能を示す。 その結果、データセットは複雑なディープラーニングモデルのトレーニングと精子の分析に使用できる。 データセットはhttps://zenodo.org/record/7293726で公開されている。

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