Fluorescent Neuronal Cells v2: Multi-Task, Multi-Format Annotations for Deep Learning in Microscopy

要約

Fluorescent Neuronal Cells v2 は、蛍光顕微鏡画像と対応するグラウンドトゥルースの注釈のコレクションであり、ライフ サイエンスとディープ ラーニングの分野で革新的な研究を促進するように設計されています。
このデータセットには、げっ歯類の神経細胞の核と細胞質をさまざまなマーカーで染色して、その解剖学的または機能的特徴を強調する 3 つの画像コレクションが含まれています。
画像に加えて、セマンティック セグメンテーション、オブジェクト検出、カウントなどのいくつかの学習タスクに対してグラウンド トゥルース アノテーションを提供します。
貢献は 2 つあります。
まず、さまざまなアノテーションとそのアクセス可能な形式を考慮すると、セグメンテーション、検出、特徴学習、教師なし学習と自己教師あり学習、転移学習、および関連分野に対するコンピューター ビジョン アプローチの方法論的進歩を促進する取り組みを想定しています。
第二に、広範な探索とベンチマークを可能にすることで、Fluorescent Neuronal Cells v2 が蛍光顕微鏡分析におけるブレークスルーを促進し、ライフ サイエンスにおける最先端の発見を促進することを期待しています。
データは、https://amsacta.unibo.it/id/eprint/7347 で入手できます。

要約(オリジナル)

Fluorescent Neuronal Cells v2 is a collection of fluorescence microscopy images and the corresponding ground-truth annotations, designed to foster innovative research in the domains of Life Sciences and Deep Learning. This dataset encompasses three image collections in which rodent neuronal cells’ nuclei and cytoplasm are stained with diverse markers to highlight their anatomical or functional characteristics. Alongside the images, we provide ground-truth annotations for several learning tasks, including semantic segmentation, object detection, and counting. The contribution is two-fold. First, given the variety of annotations and their accessible formats, we envision our work facilitating methodological advancements in computer vision approaches for segmentation, detection, feature learning, unsupervised and self-supervised learning, transfer learning, and related areas. Second, by enabling extensive exploration and benchmarking, we hope Fluorescent Neuronal Cells v2 will catalyze breakthroughs in fluorescence microscopy analysis and promote cutting-edge discoveries in life sciences. The data are available at: https://amsacta.unibo.it/id/eprint/7347

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