The TYC Dataset for Understanding Instance-Level Semantics and Motions of Cells in Microstructures

要約

細胞をセグメント化し、その動きを経時的に追跡することは、生物医学応用では一般的なタスクです。
ただし、顕微鏡画像から正確なインスタンスごとのセグメンテーションと細胞の動きを予測することは依然として困難な作業です。
培地が一定に流れる中で単一細胞を分析するために微細構造環境を使用すると、さらに複雑さが増します。
大規模なラベル付き顕微鏡データセットは利用可能ですが、細胞と微細構造の両方を含む大規模なデータセットは知られていません。
この論文では、微細構造内の細胞のインスタンスレベルのセマンティクスと動きを理解するための新しいデータセットである、トラップされた酵母細胞 (TYC) データセットを紹介します。
約 19,000 ドルのインスタンス マスクを含む、105 ドルの注釈付き高解像度明視野顕微鏡画像をリリースします。
また、細胞の動きや形態の教師なしでの理解を容易にするために、$1293$ の高解像度顕微鏡画像で構成される $261$ の厳選されたビデオ クリップもリリースします。
TYC は、セルや微細構造を含む、以前の最大のデータセットよりも 10 倍多くのインスタンス アノテーションを提供します。
私たちの取り組みは、微細構造の多様性、解像度、複雑さ、捕捉装置 (顕微鏡) の多様性の点でも、これまでの試みを上回っています。
標準化された評価戦略を導入することで、新しいデータセットの統合比較を促進します。
TYC および評価コードは、CC BY 4.0 ライセンスに基づいて公開されています。

要約(オリジナル)

Segmenting cells and tracking their motion over time is a common task in biomedical applications. However, predicting accurate instance-wise segmentation and cell motions from microscopy imagery remains a challenging task. Using microstructured environments for analyzing single cells in a constant flow of media adds additional complexity. While large-scale labeled microscopy datasets are available, we are not aware of any large-scale dataset, including both cells and microstructures. In this paper, we introduce the trapped yeast cell (TYC) dataset, a novel dataset for understanding instance-level semantics and motions of cells in microstructures. We release $105$ dense annotated high-resolution brightfield microscopy images, including about $19$k instance masks. We also release $261$ curated video clips composed of $1293$ high-resolution microscopy images to facilitate unsupervised understanding of cell motions and morphology. TYC offers ten times more instance annotations than the previously largest dataset, including cells and microstructures. Our effort also exceeds previous attempts in terms of microstructure variability, resolution, complexity, and capturing device (microscopy) variability. We facilitate a unified comparison on our novel dataset by introducing a standardized evaluation strategy. TYC and evaluation code are publicly available under CC BY 4.0 license.

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