Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Cell Segmentation

20 평가 기록 12 datasets

Cell Segmentation is a task of splitting a microscopic image domain into segments, which represent individual instances of cells. It is a fundamental step in many biomedical studies, and it is regarded as a cornerstone of image-based cellular research. Cellular morphology is an indicator of a physiological state of the cell, and a well-segmented image can capture biologically relevant morphological information.

<span class="description-source">Source: Cell Segmentation by Combining Marker-controlled Watershed and Deep Learning </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Dual U-Net (Neighbor distances)
SEG (~Mean IoU): 0.895
논문 코드
Cascade Mask RCNN-ResNest-200
mask AP: 47.9mask AFNR: 45.3LIVECell Transferability: 0.98LIVECell Extrapolation (A549): 1403
논문 코드
EncLSTM
SEG (~Mean IoU): 0.793
논문 코드
DeepCeNS
mask AP: 52.56mask AP50: 83.40
논문 -
DecLSTM
SEG (~Mean IoU): 0.854
논문 코드
EncLSTM
SEG (~Mean IoU): 0.811
논문 코드
PromptNu
Average Dice: 0.857
논문 코드
Dual U-Net (Neighbor distances)
SEG (~Mean IoU): 0.616
논문 코드
PromptNu
Average Dice: 0.838
논문 코드
PromptNu
Average Dice: 0.860
논문 코드
EncLSTM
SEG (~Mean IoU): 0.842
논문 코드
U-Net
AUC: 0.7756
논문 코드

데이터셋

12개

논문

라이브러리

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