自动细胞分割的开源基础设施
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了手动细胞分割耗时且主观性强的问题，提出了基于UNet模型的开源自动化细胞分割基础设施。该工具集成于DeepChem包中，提升了可访问性和用户友好性，同时在多种数据集上验证了其高准确性和广泛适用性，潜在影响重大。
本研究提出了一个多模态细胞分割基准，包括超过1500个带标签图像，来自50多个不同的生物实验。参与者开发了一种基于Transformer的深度学习算法，超越了现有方法，可以应用于不同显微成像平台和组织类型的显微图像，无需手动参数调整。这为显微成像中更准确和多功能的细胞分析提供了有希望的途径。
