論文の概要: Out-of-distribution evaluations of channel agnostic masked autoencoders in fluorescence microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19149v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 21:07:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:15.753495
• Title: Out-of-distribution evaluations of channel agnostic masked autoencoders in fluorescence microscopy
• Title（参考訳）: 蛍光顕微鏡におけるチャネル非依存型マスク型オートエンコーダのアウトオブディストリビューション評価
• Authors: Christian John Hurry, Jinjie Zhang, Olubukola Ishola, Emma Slade, Cuong Q. Nguyen,
• Abstract要約: 分布シフトの異なる源の影響は、伝達学習に基づくモデルの典型的な評価にまとめられる。 JUMP-CPデータセットを用いて分布シフト源を分離する評価手法を提案する。 次に、チャネルに依存しないマスキングオートエンコーダ $mathbfCampfire$ を、すべてのチャネルの共有デコーダを介して、多くの異なる蛍光マーカーを含むデータセットに効果的にスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3980986259786223
• License:
• Abstract: Developing computer vision for high-content screening is challenging due to various sources of distribution-shift caused by changes in experimental conditions, perturbagens, and fluorescent markers. The impact of different sources of distribution-shift are confounded in typical evaluations of models based on transfer learning, which limits interpretations of how changes to model design and training affect generalisation. We propose an evaluation scheme that isolates sources of distribution-shift using the JUMP-CP dataset, allowing researchers to evaluate generalisation with respect to specific sources of distribution-shift. We then present a channel-agnostic masked autoencoder $\mathbf{Campfire}$ which, via a shared decoder for all channels, scales effectively to datasets containing many different fluorescent markers, and show that it generalises to out-of-distribution experimental batches, perturbagens, and fluorescent markers, and also demonstrates successful transfer learning from one cell type to another.
• Abstract（参考訳）: 高濃度スクリーニングのためのコンピュータビジョンの開発は、実験条件、パーターバゲン、蛍光マーカーの変化による分布シフトの様々な源泉によって困難である。 分散シフトの異なるソースの影響は、モデル設計やトレーニングの変更が一般化にどのように影響するかの解釈を制限する転写学習に基づくモデルの典型的な評価にまとめられる。 本研究では、JUMP-CPデータセットを用いて分布シフトのソースを分離し、研究者が分布シフトの特定のソースに対して一般化を評価するための評価手法を提案する。 次に、チャネルに依存しないマスク付きオートエンコーダ $\mathbf{Campfire}$ を、すべてのチャネルの共有デコーダを介して、多くの異なる蛍光マーカーを含むデータセットに効果的にスケールし、分布外の実験バッチ、パーターバゲン、蛍光マーカーに一般化し、あるセルタイプから別のセルタイプへの転移学習を成功させることを示す。

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