論文の概要: NOA: a versatile, extensible tool for AI-based organoid analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01549v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 13:09:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.266144
• Title: NOA: a versatile, extensible tool for AI-based organoid analysis
• Title（参考訳）: NOA:AIに基づくオルガノイド分析のための汎用的で拡張可能なツール
• Authors: Mikhail Konov, Lion J. Gleiter, Khoa Co, Monica Yabal, Tingying Peng,
• Abstract要約: 我々はAIに基づくオルガノイド分析を簡略化するための汎用ユーザインタフェースであるNapari Organoid Analyzer (NOA)を紹介した。 NOAは検出、セグメンテーション、トラッキング、機能抽出、カスタム機能アノテーション、MLベースの機能予測のためのモジュールを統合する。 本研究は, オルガノイドの分化に伴う形態変化の定量化, 光効果の評価, オルガノイドの生存可能性および分化状態の予測を含む3つのケーススタディを通して, NOAの汎用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.131323683158522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI tools can greatly enhance the analysis of organoid microscopy images, from detection and segmentation to feature extraction and classification. However, their limited accessibility to biologists without programming experience remains a major barrier, resulting in labor-intensive and largely manual workflows. Although a few AI models for organoid analysis have been developed, most existing tools remain narrowly focused on specific tasks. In this work, we introduce the Napari Organoid Analyzer (NOA), a general purpose graphical user interface to simplify AI-based organoid analysis. NOA integrates modules for detection, segmentation, tracking, feature extraction, custom feature annotation and ML-based feature prediction. It interfaces multiple state-of-the-art algorithms and is implemented as an open-source napari plugin for maximal flexibility and extensibility. We demonstrate the versatility of NOA through three case studies, involving the quantification of morphological changes during organoid differentiation, assessment of phototoxicity effects, and prediction of organoid viability and differentiation state. Together, these examples illustrate how NOA enables comprehensive, AI-driven organoid image analysis within an accessible and extensible framework.
• Abstract（参考訳）: AIツールは、検出やセグメンテーションから特徴抽出、分類に至るまで、オルガノイド顕微鏡画像の分析を大幅に強化することができる。 しかし、プログラミングの経験のない生物学者への限られたアクセス性は大きな障壁であり、結果として労働集約的かつ大部分が手動のワークフローとなる。 オルガノイド分析のためのいくつかのAIモデルが開発されているが、既存のツールのほとんどは、特定のタスクに限定している。 本研究では,AIに基づくオルガノイド分析を簡略化する汎用グラフィカルユーザインタフェースであるNapari Organoid Analyzer (NOA)を紹介する。 NOAは検出、セグメンテーション、トラッキング、機能抽出、カスタム機能アノテーション、MLベースの機能予測のためのモジュールを統合する。 複数の最先端アルゴリズムをインターフェースし、最大柔軟性と拡張性のためにオープンソースのNanaariプラグインとして実装されている。 本研究は, オルガノイドの分化に伴う形態変化の定量化, 光毒性効果の評価, オルガノイドの生存可能性および分化状態の予測を含む3つのケーススタディを通して, NOAの汎用性を実証する。 これらの例は、アクセシブルで拡張可能なフレームワーク内で、NOAが包括的でAI駆動のオルガノイド画像解析を可能にする方法を示している。

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