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Segmentar os núcleos das células em imagens de microscopia é frequentemente o primeiro passo na análise quantitativa de dados de imagem para aplicações biológicas e biomédicas. Muitas ferramentas de análise de bioimagem podem segmentar núcleos em imagens, mas precisam ser selecionadas e configuradas para cada experimento. O Data Science Bowl de 2018 atraiu 3.891 equipes em todo o mundo para fazer a primeira tentativa de construir um método de segmentação que pudesse ser aplicado a qualquer imagem de microscopia de luz bidimensional de núcleos corados em diferentes experimentos, sem interação humana. Os principais participantes do desafio conseguiram essa tarefa, desenvolvendo modelos baseados em aprendizado profundo que identificaram núcleos celulares em muitos tipos de imagem e condições experimentais sem a necessidade de ajustar manualmente os parâmetros de segmentação. Isso representa um passo importante em direção a ferramentas de software de análise de bioimagem sem configuração.
Caicedo et al. (Mon,) estudaram essa questão.