論文の概要: The Multi-modality Cell Segmentation Challenge: Towards Universal Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05864v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 21:59:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 15:33:50.734984
• Title: The Multi-modality Cell Segmentation Challenge: Towards Universal Solutions
• Title（参考訳）: マルチモダリティセルセグメンテーションチャレンジ:ユニバーサルソリューションに向けて
• Authors: Jun Ma, Ronald Xie, Shamini Ayyadhury, Cheng Ge, Anubha Gupta, Ritu Gupta, Song Gu, Yao Zhang, Gihun Lee, Joonkee Kim, Wei Lou, Haofeng Li, Eric Upschulte, Timo Dickscheid, Jos\'e Guilherme de Almeida, Yixin Wang, Lin Han, Xin Yang, Marco Labagnara, Sahand Jamal Rahi, Carly Kempster, Alice Pollitt, Leon Espinosa, T\^am Mignot, Jan Moritz Middeke, Jan-Niklas Eckardt, Wangkai Li, Zhaoyang Li, Xiaochen Cai, Bizhe Bai, Noah F. Greenwald, David Van Valen, Erin Weisbart, Beth A. Cimini, Zhuoshi Li, Chao Zuo, Oscar Br\"uck, Gary D. Bader, and Bo Wang
• Abstract要約: このベンチマークは、50以上の生物実験の1500以上のラベル付き画像で構成されている。 上位の参加者は、既存の手法を超越したTransformerベースのディープラーニングアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.008823523291284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cell segmentation is a critical step for quantitative single-cell analysis in microscopy images. Existing cell segmentation methods are often tailored to specific modalities or require manual interventions to specify hyperparameters in different experimental settings. Here, we present a multi-modality cell segmentation benchmark, comprising over 1500 labeled images derived from more than 50 diverse biological experiments. The top participants developed a Transformer-based deep-learning algorithm that not only exceeds existing methods, but can also be applied to diverse microscopy images across imaging platforms and tissue types without manual parameter adjustments. This benchmark and the improved algorithm offer promising avenues for more accurate and versatile cell analysis in microscopy imaging.
• Abstract（参考訳）: 細胞セグメンテーションは顕微鏡画像における定量的単一細胞解析の重要なステップである。 既存の細胞セグメンテーション法は、しばしば特定のモダリティに合わせて調整されるか、または異なる実験環境でハイパーパラメータを指定するために手動で介入する必要がある。 本稿では,50以上の生物実験から得られた1500以上のラベル付き画像からなる多変量細胞分割ベンチマークを提案する。 トップの参加者は、トランスフォーマーベースのディープラーニングアルゴリズムを開発し、既存の手法を超えるだけでなく、画像プラットフォームや組織タイプにわたる多様な顕微鏡画像にも手動パラメータ調整なしで適用することができる。 このベンチマークと改良されたアルゴリズムは、顕微鏡イメージングにおけるより正確で多用途な細胞分析に有望な手段を提供する。

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