要約
生物医学分野におけるハイスループット画像解析は近年大きな注目を集めており、創薬、疾患予測、個別化医療の進歩を推進しています。
特にオルガノイドは活発な研究分野であり、人間の臓器とその機能の優れたモデルを提供します。
顕微鏡画像におけるオルガノイドの定量化を自動化することは、特にハイスループット画像解析において、手動による定量化の実質的なボトルネックを克服するための効果的な解決策を提供するであろう。
しかし、自動運転などの他の分野とは対照的に、オープンな生物医学データセットが著しく不足しており、特に、アノテーションの不確実性を定量化しようとしているデータセットはごくわずかです。
この研究では、不確実性の定量化を伴う物体検出タスクに合わせて調整された包括的なオルガノイド データセット MultiOrg を紹介します。
このデータセットは、400 枚を超える高解像度 2D 顕微鏡画像と、60,000 個を超えるオルガノイドの精選されたアノテーションで構成されています。
最も重要なのは、テスト データの 3 つのラベル セットが含まれており、異なる時点で 2 人の専門家によって個別に注釈が付けられていることです。
さらに、オルガノイド検出用のベンチマークも提供し、オルガノイドの定量化を実行するために、人気のある画像視覚化ツール Napari 用の簡単にインストール可能なインタラクティブなプラグインを通じて利用可能な最適なモデルを作成します。
要約(オリジナル)
High-throughput image analysis in the biomedical domain has gained significant attention in recent years, driving advancements in drug discovery, disease prediction, and personalized medicine. Organoids, specifically, are an active area of research, providing excellent models for human organs and their functions. Automating the quantification of organoids in microscopy images would provide an effective solution to overcome substantial manual quantification bottlenecks, particularly in high-throughput image analysis. However, there is a notable lack of open biomedical datasets, in contrast to other domains, such as autonomous driving, and, notably, only few of them have attempted to quantify annotation uncertainty. In this work, we present MultiOrg a comprehensive organoid dataset tailored for object detection tasks with uncertainty quantification. This dataset comprises over 400 high-resolution 2d microscopy images and curated annotations of more than 60,000 organoids. Most importantly, it includes three label sets for the test data, independently annotated by two experts at distinct time points. We additionally provide a benchmark for organoid detection, and make the best model available through an easily installable, interactive plugin for the popular image visualization tool Napari, to perform organoid quantification.
arxiv情報
| 著者 | Christina Bukas,Harshavardhan Subramanian,Fenja See,Carina Steinchen,Ivan Ezhov,Gowtham Boosarpu,Sara Asgharpour,Gerald Burgstaller,Mareike Lehmann,Florian Kofler,Marie Piraud |
| 発行日 | 2024-10-18 17:05:03+00:00 |
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