論文の概要: Defining the boundaries: challenges and advances in identifying cells in microscopy images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08269v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 17:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 12:54:14.886476
• Title: Defining the boundaries: challenges and advances in identifying cells in microscopy images
• Title（参考訳）: 境界の定義:顕微鏡画像における細胞同定の課題と進歩
• Authors: Nodar Gogoberidze, Beth A. Cimini
• Abstract要約: 画像内の物体のアウトライン化は、顕微鏡画像内の細胞の測定と解析において重要なステップである。 Cellposeのようなスペシャリストモデルは、精度とユーザーフレンドリさを改善し続けている。 ディープラーニングベースのツールは、この技術の進歩をますます支配している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmentation, or the outlining of objects within images, is a critical step in the measurement and analysis of cells within microscopy images. While improvements continue to be made in tools that rely on classical methods for segmentation, deep learning-based tools increasingly dominate advances in the technology. Specialist models such as Cellpose continue to improve in accuracy and user-friendliness, and segmentation challenges such as the Multi-Modality Cell Segmentation Challenge continue to push innovation in accuracy across widely-varying test data as well as efficiency and usability. Increased attention on documentation, sharing, and evaluation standards are leading to increased user-friendliness and acceleration towards the goal of a truly universal method.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーション(Seegmentation)は、顕微鏡画像中の細胞の測定と解析において重要なステップである。 従来のセグメンテーションの方法に依存するツールでは改善が続いているが、ディープラーニングベースのツールはテクノロジの進歩をますます支配している。 Cellposeのようなスペシャリストモデルは精度とユーザフレンドリさを向上し続けており、Multi-Modality Cell Segmentation Challengeのようなセグメンテーションチャレンジは、広範囲にわたるテストデータだけでなく、効率とユーザビリティも革新を推し進めている。 ドキュメンテーション、共有、評価標準への注目が高まり、ユーザーフレンドリさが増し、真に普遍的な方法の目標に向かって加速している。

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