論文の概要: Unpaired Image-to-Image Translation with Limited Data to Reveal Subtle Phenotypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08503v1
• Date: Sat, 21 Jan 2023 16:25:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 14:25:40.272800
• Title: Unpaired Image-to-Image Translation with Limited Data to Reveal Subtle Phenotypes
• Title（参考訳）: Reveal Subtle Phenotypesへの限定データによる未ペア画像変換
• Authors: Anis Bourou and Auguste Genovesio
• Abstract要約: 本稿では,多数の画像の必要性を軽減するために,自己教師付き識別器を用いた改良型CycleGANアーキテクチャを提案する。 また, 生物学的データセットを用いて, 明らかな細胞表現型および非予防的な細胞表現型変異について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unpaired image-to-image translation methods aim at learning a mapping of images from a source domain to a target domain. Recently, these methods proved to be very useful in biological applications to display subtle phenotypic cell variations otherwise invisible to the human eye. However, current models require a large number of images to be trained, while mostmicroscopy experiments remain limited in the number of images they can produce. In this work, we present an improved CycleGAN architecture that employs self-supervised discriminators to alleviate the need for numerous images. We demonstrate quantitatively and qualitatively that the proposed approach outperforms the CycleGAN baseline, including when it is combined with differentiable augmentations. We also provide results obtained with small biological datasets on obvious and non-obvious cell phenotype variations, demonstrating a straightforward application of this method.
• Abstract（参考訳）: unpaired image-to-image translationメソッドは、ソースドメインからターゲットドメインへのイメージのマッピングを学ぶことを目的としている。 近年、これらの手法は人間の目には見えない微妙な表現型細胞変異を示す生物学的用途において非常に有用であることが証明された。 しかし、現在のモデルでは大量の画像を訓練する必要があるが、ほとんどの顕微鏡実験は生成できる画像数に制限がある。 本研究では,多数の画像の必要性を軽減するために,自己教師付き識別器を用いた改良型CycleGANアーキテクチャを提案する。 我々は,提案手法がサイクガンベースラインよりも優れていることを定量的かつ定性的に示す。 また, 自明で非観察的な細胞表現型変異に関する小さな生物学的データセットを用いた結果も提供し, 本手法の直接的な応用を示す。

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