안녕하세요, HELLO
이미지 분야 (computer vision)로 도메인 지식을 넓히기 위해, object detection, classification, segmentation, ocr, generative AI 등에 대해서 스터디를 진행하며, 논문을 리뷰하고 있습니다.
이번에 살펴본 논문은 세포 이미지, celluar segmentation 문제를 개선하기 위해 제안된 U-net 기반 모델인 Cellpose: A generalist algorithm for cellular segmentation입니다.
Cellpose는 Convolutional Neural Netowrk에 기반한 딥러닝 접근 방식을 사용하여 이미지 분할을 수행합니다. 세포, 핵, 박테리아, 기타 작은 구조물 등 생물학적 이미지에서 다양한 물체를 세분화할 수 있습니다. 그리고 2D 및 3D 이미지를 모두 지원하며 다양한 크기와 해상도의 이미지를 처리할 수 있습니다.
Cellpose에는 이미지 노멀라이제이션, 크기 조정, 자르기 등 다양한 전처리 및 후처리 옵션과 개체 병합 또는 분할 옵션이 포함되어 있습니다. 또한 time-lapse 현미경 데이터도 지원하므로 여러 프레임에 걸쳐 물체를 추적하고 시간 경과에 따라 분석할 수 있습니다.
Cellpose는 사용하기 쉽도록 설계되었으며 현미경, 조직학, 병리학을 포함한 다양한 생물학적 이미징 분야에 적용할 수 있습니다. 논문의 구조는 아래와 같이 정리할 수 있습니다.
- Vector Flow Representation
- U-Net
"논문"과 관련하여, 자세히 정리된 논문 및 리뷰가 많기에, 논문을 공부하면서 궁금했던 내용을 중심으로 정리했습니다.
그리고 논문 원본과 리뷰와 정리한 질의 응답은 각각 PDF로 하단에 업로드했습니다.
[질의] Vector Flow Represenation은 왜 필요할까요?
[응답]
flow representation은 frame 사이의 이미지 변화, deforming 등의 정보를 잘 확인할 수 있습니다. 이 점은 세포처럼 복잡하고 정형화된 모습이 없는 경우에 유용합니다. (왜냐하면 모든 vector가 중앙으로 모이기 때문에, 이전과 다른 벡터의 방향을 통해, 세포가 변화하는 모습을 탐지할 수 있기 때문이라 생각합니다.) 이에 따라 시간의 변화에 따른 현미경 이미지를 세분화하는 데 도움이 됩니다.
cellpose가 학습한 데이터는 unique label을 통해 시간의 흐름에 따른 프레임 변화(세포의 모습 변화) 정보가 있습니다. 그래서 flow representation은 기존의 segmentation 기법으로 탐지가 어려운, 바이오 도메인 정보를 제공할 수 있습니다.
만약, 시간의 흐름을 고려하지 않고 '단일 순간'에 대한 이미지를 분류한다면 flow representation이 유효할까에 대한 부분에 있어서는 논문에서 진행한 것처럼 필요하지는 않아 보입니다. 다만, 다음에 spatial information을 바탕으로 data augmentation을 진행하게 될 때는, 정확성을 높일 수 있기에 필요한 부분입니다.
Recently had the opportunity to review a groundbreaking paper in the field of biomedical imaging, titled 'Cellpose: A generalist algorithm for cellular segmentation'. Published in Nature Methods, this paper introduces a new algorithm that can accurately segment cells in diverse biological images, even in cases where traditional methods fall short.
The authors, Marien de Bruin and Carsen Stringer from HHMI's Janelia Research Campus developed a deep learning-based algorithm that is trained on a large and diverse dataset of annotated images. Unlike existing methods that require manual tuning for each new dataset or cell type, Cellpose is a generalist algorithm that can automatically adapt to new data.
Their approach combines convolutional neural networks and watershed algorithms to achieve state-of-the-art results on challenging datasets, including those with low signal-to-noise ratios or complex cell shapes. As a result, Cellpose has already been used in various applications, from tracking cells in time-lapse microscopy to analyzing single-cell RNA sequencing data.
This paper is a significant contribution to biomedical imaging and has important implications for researchers studying cellular biology. With its high accuracy and generalizability, Cellpose has the potential to accelerate discoveries in fields such as immunology, cancer research, and neuroscience.
- Vector Flow Representation
- U-Net
■ ORIGINAL PAPER
■ PAPER REVIEW
■ 마무리
'Cellpose: A generalist algorithm for cellular segmentation'에 대해서 알아봤습니다.
좋아요와 댓글 부탁드리며,
오늘 하루도 즐거운 날 되시길 기도하겠습니다 :)
감사합니다.
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