荧光神经元细胞v2：面向显微成像中深度学习的多任务、多格式标注数据集
计算机视觉与模式识别
2023-07-27 v1 机器学习
应用物理
摘要
Fluorescent Neuronal Cells v2是一组荧光显微图像及相应真值标注的集合，旨在推动生命科学和深度学习领域的创新研究。该数据集包含三个图像集合，其中啮齿动物神经元细胞的细胞核与细胞质被不同标记物染色，以突出其解剖或功能特征。除图像外，我们为若干学习任务提供真值标注，包括语义分割、目标检测与计数。其贡献有两方面。首先，鉴于标注的多样性及其易用格式，我们期望本工作能促进计算机视觉方法在分割、检测、特征学习、无监督与自监督学习、迁移学习及相关领域的 methodological 进展。其次，通过支持广泛探索与基准测试，我们希望Fluorescent Neuronal Cells v2能催化荧光显微分析领域的突破，并推动生命科学中的前沿发现。数据可从以下地址获取：https://amsacta.unibo.it/id/eprint/7347
引用
@article{arxiv.2307.14243,
title = {Fluorescent Neuronal Cells v2: Multi-Task, Multi-Format Annotations for Deep Learning in Microscopy},
author = {Luca Clissa and Antonio Macaluso and Roberto Morelli and Alessandra Occhinegro and Emiliana Piscitiello and Ludovico Taddei and Marco Luppi and Roberto Amici and Matteo Cerri and Timna Hitrec and Lorenzo Rinaldi and Antonio Zoccoli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14243},
year = {2023}
}
备注
11 pages; 5 figures; 2 tables