論文の概要: InstanSeg: an embedding-based instance segmentation algorithm optimized for accurate, efficient and portable cell segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15954v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 17:14:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 15:09:00.920057
- Title: InstanSeg: an embedding-based instance segmentation algorithm optimized for accurate, efficient and portable cell segmentation
- Title（参考訳）: InstanSeg: 正確で効率的でポータブルなセルセグメンテーションに最適化された埋め込み型インスタンスセグメンテーションアルゴリズム
- Authors: Thibaut Goldsborough, Ben Philps, Alan O'Callaghan, Fiona Inglis, Leo Leplat, Andrew Filby, Hakan Bilen, Peter Bankhead,
- Abstract要約: InstanSegは、顕微鏡画像中の細胞と核を特定するために設計された、新しい埋め込みベースのインスタンスセグメンテーションパイプラインである。
InstanSegは最も広く使われている代替手法と比較して精度が大幅に向上することを示した。
我々はPythonでのInstanSegのオープンソース実装と、Javaで書かれた推論のためのユーザフレンドリでインタラクティブなQuPath拡張を提供しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.87379367939391
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cell and nucleus segmentation are fundamental tasks for quantitative bioimage analysis. Despite progress in recent years, biologists and other domain experts still require novel algorithms to handle increasingly large and complex real-world datasets. These algorithms must not only achieve state-of-the-art accuracy, but also be optimized for efficiency, portability and user-friendliness. Here, we introduce InstanSeg: a novel embedding-based instance segmentation pipeline designed to identify cells and nuclei in microscopy images. Using six public cell segmentation datasets, we demonstrate that InstanSeg can significantly improve accuracy when compared to the most widely used alternative methods, while reducing the processing time by at least 60%. Furthermore, InstanSeg is designed to be fully serializable as TorchScript and supports GPU acceleration on a range of hardware. We provide an open-source implementation of InstanSeg in Python, in addition to a user-friendly, interactive QuPath extension for inference written in Java. Our code and pre-trained models are available at https://github.com/instanseg/instanseg .
- Abstract（参考訳）: 細胞と核のセグメンテーションは、定量的バイオ画像解析の基本的な課題である。
近年の進歩にもかかわらず、生物学者や他のドメインの専門家は、ますます大規模で複雑な現実世界のデータセットを扱うために、新しいアルゴリズムを必要としている。
これらのアルゴリズムは最先端の精度を達成するだけでなく、効率性、ポータビリティ、ユーザフレンドリー性にも最適化されなければならない。
InstanSegは、顕微鏡画像中の細胞と核を識別する新しい埋め込み型インスタンスセグメンテーションパイプラインである。
6つの公開セルセグメンテーションデータセットを用いて、InstanSegは最も広く使われている代替手法と比較して精度を大幅に向上し、処理時間を少なくとも60%削減できることを示した。
さらに、InstanSegはTorchScriptとして完全にシリアライズ可能なように設計されており、さまざまなハードウェア上でGPUアクセラレーションをサポートする。
我々はPythonでのInstanSegのオープンソース実装と、Javaで書かれた推論のためのユーザフレンドリでインタラクティブなQuPath拡張を提供しています。
私たちのコードと事前トレーニングされたモデルは、https://github.com/instanseg/instansegで利用可能です。
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