An Instance Segmentation Dataset of Yeast Cells in Microstructures

要約

顕微鏡データから単一細胞情報を抽出するには、正確なインスタンスごとのセグメンテーションが必要です。
顕微鏡画像からピクセルごとのセグメンテーションを取得することは、特に微細構造環境の複雑さが増すにつれて依然として困難な作業です。
この論文では、微細構造内の酵母細胞をセグメント化するための新しいデータセットを紹介します。
セルとトラップの両方の微細構造に対して、ピクセルごとのインスタンス セグメンテーション ラベルを提供します。
合計で、493 枚の密に注釈が付けられた顕微鏡画像を公開します。
新しいセグメンテーション アルゴリズム間の統合比較を容易にするために、データセットの標準化された評価戦略を提案します。
データセットと評価戦略の目的は、新しい細胞セグメンテーション アプローチの開発を促進することです。
このデータセットは https://christophreich1996.github.io/yeast_in_micro Structures_dataset/ で公開されています。

要約(オリジナル)

Extracting single-cell information from microscopy data requires accurate instance-wise segmentations. Obtaining pixel-wise segmentations from microscopy imagery remains a challenging task, especially with the added complexity of microstructured environments. This paper presents a novel dataset for segmenting yeast cells in microstructures. We offer pixel-wise instance segmentation labels for both cells and trap microstructures. In total, we release 493 densely annotated microscopy images. To facilitate a unified comparison between novel segmentation algorithms, we propose a standardized evaluation strategy for our dataset. The aim of the dataset and evaluation strategy is to facilitate the development of new cell segmentation approaches. The dataset is publicly available at https://christophreich1996.github.io/yeast_in_microstructures_dataset/ .

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