Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cellpose+, a morphological analysis tool for feature extraction of stained cell images

論文の概要: Cellpose+, a morphological analysis tool for feature extraction of stained cell images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18738v1
Date: Thu, 24 Oct 2024 13:41:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-25 12:51:23.309420
Title: Cellpose+, a morphological analysis tool for feature extraction of stained cell images
Title（参考訳）: 染色細胞画像の特徴抽出のための形態解析ツールCellpose+
Authors: Israel A. Huaman, Fares D. E. Ghorabe, Sofya S. Chumakova, Alexandra A. Pisarenko, Alexey E. Dudaev, Tatiana G. Volova, Galina A. Ryltseva, Sviatlana A. Ulasevich, Ekaterina I. Shishatskaya, Ekaterina V. Skorb, Pavel S. Zun,
Abstract要約: 本稿では,機能抽出機能を備えた最先端のセルセグメンテーションフレームワークであるCellposeの適用範囲を拡大する。また,本手法を適用したDAPIおよびFITC染色細胞のデータセットも導入した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.874825130479174
License:
Abstract: Advanced image segmentation and processing tools present an opportunity to study cell processes and their dynamics. However, image analysis is often routine and time-consuming. Nowadays, alternative data-driven approaches using deep learning are potentially offering automatized, accurate, and fast image analysis. In this paper, we extend the applications of Cellpose, a state-of-the-art cell segmentation framework, with feature extraction capabilities to assess morphological characteristics. We also introduce a dataset of DAPI and FITC stained cells to which our new method is applied.
Abstract（参考訳）: 高度な画像セグメンテーションとプロセッシングツールは、細胞プロセスとそのダイナミクスを研究する機会を提供する。しかし、画像解析は日常的で時間を要することが多い。現在、ディープラーニングを使った代替のデータ駆動アプローチは、自動化され、正確で、高速な画像解析を提供する可能性がある。本稿では,形態特性評価のための特徴抽出機能を備えた最先端のセルセグメンテーションフレームワークであるCellposeの適用範囲を拡大する。また,本手法を適用したDAPIおよびFITC染色細胞のデータセットも導入した。

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