MMV_Im2Im: An Open Source Microscopy Machine Vision Toolbox for Image-to-Image Transformation

要約

コンピュータビジョンにおける深層学習研究は、過去10年間で極めて急速に発展しており、その多くは、生物医学問題のための新規画像解析手法に変換されている。大まかに言えば、多くの深層学習ベースの生物医学画像解析手法は、一般的な画像間変換フレームワークとして考えることができる。本研究では、バイオイメージングアプリケーションにおける画像間変換のための新しいオープンソースのPythonパッケージMMV_Im2Imを紹介します。このパッケージは、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、画像復元、画像生成などに直接利用できる、汎用的な画像間変換フレームワークとして設計されている。この実装では、最先端の機械学習工学技術を利用しているため、ユーザは工学的な詳細を気にすることなく研究に集中することができる。我々は、10以上の異なる生物医学的問題において、MMV_Im2Imの有効性を実証している。生物医学の機械学習研究者にとって、この新しいパッケージが、新しい生物医学画像解析や機械学習手法を刺激するために、彼らの特定の問題の出発点として役立つことを期待しています。また、実験系の生物医学研究者にとっては、深層学習による画像間変換がアッセイ開発プロセスにさらに組み込まれ、従来の実験手法だけでは困難だった新しい生物医学研究が可能になるように、この研究が多様な例で画像間変換の概念の全体像を提供できることを期待しています。ソースコードは https://github.com/MMV-Lab/mmv_im2im でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

The deep learning research in computer vision has been growing extremely fast in the past decade, many of which have been translated into novel image analysis methods for biomedical problems. Broadly speaking, many deep learning based biomedical image analysis methods can be considered as a general image-to-image transformation framework. In this work, we introduce a new open source python package MMV_Im2Im for image-to-image transformation in bioimaging applications. The overall package is designed with a generic image-to-image transformation framework, which could be directly used for semantic segmentation, instance segmentation, image restoration, image generation, etc.. The implementation takes advantage of the state-of-the-art machine learning engineering techniques for users to focus on the research without worrying about the engineering details. We demonstrate the effectiveness of MMV_Im2Im in more than ten different biomedical problems. For biomedical machine learning researchers, we hope this new package could serve as the starting point for their specific problems to stimulate new biomedical image analysis or machine learning methods. For experimental biomedical researchers, we hope this work can provide a holistic view of the image-to-image transformation concept with diverse examples, so that deep learning based image-to-image transformation could be further integrated into the assay development process and permit new biomedical studies that can hardly be done only with traditional experimental methods. Source code can be found at https://github.com/MMV-Lab/mmv_im2im.

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