Wellcome Sanger Institute 연구팀과 협력하여 세포 계수를 자동화하는 CellNet 알고리즘을 개발했어요. 기존 방식보다 어노테이션 노력을 줄이기 위해 희소 포인트 어노테이션만 사용해 세포를 검출하고 계수합니다. 0-shot 방법과 비교하여 저데이터 환경에서 회귀 기반 계수가 유망한 대안임을 입증했어요.
CellNet은 위상차 현미경 이미지에서 세포를 검출하고 계수하는 회귀 기반 딥러닝 알고리즘이에요. 세포 계수는 생명과학 연구의 중요한 단계이며, CellNet은 인간 유전체 연구에 기여합니다.
CellNet 코드는 GitHub에서 공개되어 있으며, 자동화된 세포 계수를 통해 고처리량 연구를 지원하고 자원 효율성을 높입니다.