MMV_Im2Im：一个用于图像到图像转换的开源显微机器视觉工具箱

在过去的十年中，计算机视觉中的深度学习（DL）研究快速增长，基于 DL 的生物医学图像分析方法取得了诸多进展。本工作中，我们介绍了 MMV_Im2Im，一个用于生物成像应用中图像到图像转换的新型开源 Python 软件包。MMV_Im2Im 采用通用的图像到图像转换框架设计，可用于广泛任务，包括语义分割、实例分割、图像复原与图像生成等。我们的实现利用了最先进的机器学习工程技术，使研究者能够专注于研究本身而无需担忧工程细节。我们在十余种不同的生物医学问题上展示了 MMV_Im2Im 的有效性，展现了其通用潜力与适用性。对于计算生物医学研究者，MMV_Im2Im 为开发新的生物医学图像分析或机器学习算法提供了起点，他们可复用本包中的代码，或 fork 并扩展本包以促进新方法的开发。实验生物医学研究者可通过多样化的示例与用例全面理解图像到图像转换概念，从而从中受益。我们希望本工作能为社区提供启发，展示基于 DL 的图像到图像转换如何集成到检测开发流程中，从而实现仅用传统实验检测无法完成的新型生物医学研究。为帮助研究者上手，我们已在 https://github.com/MMV-Lab/mmv_im2im 以 MIT 许可证提供了 MMV_Im2Im 的源代码、文档与教程。