AutoKary2022: A Large-Scale Densely Annotated Dataset for Chromosome Instance Segmentation

要約

タイトル：AutoKary2022：染色体インスタンスセグメンテーションのための大規模な密集アノテーションされたデータセット

要約：

・染色体異常の診断（例えばカリオタイプ分析）におけるメタフェーズ細胞顕微鏡画像からの自動染色体インスタンスセグメンテーションは重要である。

・しかし、密集アノテーションされたデータセットの不足と染色体の複雑な形態（密集した分布、任意の向き、広範囲の長さなど）のため、このタスクはまだ課題である。

・この分野の進展を促進するため、私たちは大規模な密集アノテーションされたデータセット『AutoKary2022』を手動で構築し、各々のインスタンスが正確な染色体の検出とセグメンテーションを支援するためにポリゴンマスクとクラスラベルでアノテーションされた27,000以上の染色体インスタンスを含む612の微小画像から50の患者で構成されています。

・さらに、私たちはこのデータセット上で代表的な方法を系統的に調査し、染色体インスタンスセグメンテーションにおける基本的な問題のより深い理解を得るために多くの興味深い発見を得ました。

・このデータセットが医療理解に向けた研究の進展に役立つことを願っています。本データセットは以下のURLで入手可能です：https://github.com/wangjuncongyu/chromosome-instance-segmentation-dataset。

要約(オリジナル)

Automated chromosome instance segmentation from metaphase cell microscopic images is critical for the diagnosis of chromosomal disorders (i.e., karyotype analysis). However, it is still a challenging task due to lacking of densely annotated datasets and the complicated morphologies of chromosomes, e.g., dense distribution, arbitrary orientations, and wide range of lengths. To facilitate the development of this area, we take a big step forward and manually construct a large-scale densely annotated dataset named AutoKary2022, which contains over 27,000 chromosome instances in 612 microscopic images from 50 patients. Specifically, each instance is annotated with a polygonal mask and a class label to assist in precise chromosome detection and segmentation. On top of it, we systematically investigate representative methods on this dataset and obtain a number of interesting findings, which helps us have a deeper understanding of the fundamental problems in chromosome instance segmentation. We hope this dataset could advance research towards medical understanding. The dataset can be available at: https://github.com/wangjuncongyu/chromosome-instance-segmentation-dataset.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI