論文の概要: MEDIAR: Harmony of Data-Centric and Model-Centric for Multi-Modality Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03465v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 05:09:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:55:14.570635
• Title: MEDIAR: Harmony of Data-Centric and Model-Centric for Multi-Modality Microscopy
• Title（参考訳）: MEDIAR:マルチモード顕微鏡のためのデータ中心とモデル中心の調和
• Authors: Gihun Lee, Sangmook Kim, Joonkee Kim, Se-Young Yun
• Abstract要約: マルチモーダルなセルインスタンスセグメンテーションのための総合パイプラインであるMEDIARを提案する。 検証段階では時間予算を満足しながら0.9067F1スコアを達成する。 その後の研究を容易にするために、ソースコードとトレーニングされたモデルをオープンソースとして提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.405458160620533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cell segmentation is a fundamental task for computational biology analysis. Identifying the cell instances is often the first step in various downstream biomedical studies. However, many cell segmentation algorithms, including the recently emerging deep learning-based methods, still show limited generality under the multi-modality environment. Weakly Supervised Cell Segmentation in Multi-modality High-Resolution Microscopy Images was hosted at NeurIPS 2022 to tackle this problem. We propose MEDIAR, a holistic pipeline for cell instance segmentation under multi-modality in this challenge. MEDIAR harmonizes data-centric and model-centric approaches as the learning and inference strategies, achieving a 0.9067 F1-score at the validation phase while satisfying the time budget. To facilitate subsequent research, we provide the source code and trained model as open-source: https://github.com/Lee-Gihun/MEDIAR
• Abstract（参考訳）: 細胞セグメンテーションは計算生物学解析の基本的な課題である。 細胞インスタンスの同定は、様々な下流生物医学研究における第一歩であることが多い。 しかし、近年の深層学習に基づく手法を含む多くのセルセグメンテーションアルゴリズムは、マルチモーダリティ環境下では限定的な一般性を示している。 この問題に対処するため,NeurIPS 2022にて多モード高分解能顕微鏡画像における微弱な細胞分離を行った。 本稿では,マルチモーダルなセルインスタンスセグメンテーションのための総合パイプラインであるMEDIARを提案する。 mediarは、データ中心とモデル中心のアプローチを学習と推論の戦略として調和させ、検証フェーズで0.9067 f1-scoreを達成し、時間予算を満足する。 その後の研究を促進するために、ソースコードとトレーニングされたモデルをオープンソースとして提供します。

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