論文の概要: Open Source Infrastructure for Automatic Cell Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08163v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 15:56:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 15:55:10.018008
• Title: Open Source Infrastructure for Automatic Cell Segmentation
• Title（参考訳）: セルセグメンテーションのためのオープンソース基盤
• Authors: Aaron Rock Menezes, Bharath Ramsundar,
• Abstract要約: 本稿では, ディープラーニングアーキテクチャであるUNetモデルを用いて, 画像セグメンテーションタスクの有効性を示すオープンソースインフラストラクチャを提案する。 このツールは便利なユーザフレンドリーなインターフェースを提供し、高い精度を維持しつつ、セルセグメンテーションの参入障壁を低減する。
• 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: Automated cell segmentation is crucial for various biological and medical applications, facilitating tasks like cell counting, morphology analysis, and drug discovery. However, manual segmentation is time-consuming and prone to subjectivity, necessitating robust automated methods. This paper presents open-source infrastructure, utilizing the UNet model, a deep-learning architecture noted for its effectiveness in image segmentation tasks. This implementation is integrated into the open-source DeepChem package, enhancing accessibility and usability for researchers and practitioners. The resulting tool offers a convenient and user-friendly interface, reducing the barrier to entry for cell segmentation while maintaining high accuracy. Additionally, we benchmark this model against various datasets, demonstrating its robustness and versatility across different imaging conditions and cell types.
• Abstract（参考訳）: 細胞分割の自動化は、様々な生物学的、医学的応用に不可欠であり、細胞カウント、形態解析、薬物発見などの作業を容易にする。 しかし、手動のセグメンテーションは時間がかかり、主観的になりがちであり、堅牢な自動手法を必要とする。 本稿では, ディープラーニングアーキテクチャであるUNetモデルを用いて, 画像セグメンテーションタスクの有効性を示すオープンソースインフラストラクチャを提案する。 この実装はオープンソースのDeepChemパッケージに統合され、研究者や実践者のアクセシビリティとユーザビリティを高める。 このツールは便利なユーザフレンドリーなインターフェースを提供し、高い精度を維持しつつ、セルセグメンテーションの参入障壁を低減する。 さらに、このモデルを様々なデータセットに対してベンチマークし、様々な画像条件や細胞タイプにまたがる堅牢性と汎用性を実証する。

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