Cellpose+, a morphological analysis tool for feature extraction of stained cell images

要約

高度な画像セグメンテーションおよび処理ツールは、細胞プロセスとそのダイナミクスを研究する機会を提供します。
ただし、画像分析は日常的に行われることが多く、時間がかかります。
現在では、深層学習を使用した代替のデータ駆動型アプローチにより、自動化された正確かつ高速な画像分析が提供される可能性があります。
この論文では、形態学的特徴を評価するための特徴抽出機能を備えた最先端の細胞セグメンテーション フレームワークである Cellpose のアプリケーションを拡張します。
また、新しい手法を適用した DAPI および FITC 染色細胞のデータセットも紹介します。

要約(オリジナル)

Advanced image segmentation and processing tools present an opportunity to study cell processes and their dynamics. However, image analysis is often routine and time-consuming. Nowadays, alternative data-driven approaches using deep learning are potentially offering automatized, accurate, and fast image analysis. In this paper, we extend the applications of Cellpose, a state-of-the-art cell segmentation framework, with feature extraction capabilities to assess morphological characteristics. We also introduce a dataset of DAPI and FITC stained cells to which our new method is applied.

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