ポスター：単一細胞および細胞内の形態プロファイリングに汎用的に適用できるAIベースのセグメンテーション

11月 12, 2024

本ポスターでは、Segment Anything Model（SAM）を基盤とした2つのセグメンテーションワークフローを紹介しています。様々な細胞表現型に適用可能な汎用性の高いワークフローの導入により、細胞レベルおよびサブ細胞レベルの形態学的特徴の自動抽出が可能になります。

Here, we detail two workflows using the foundational Segment Anything Model (SAM) combined with prompt engineering that introduces biologically informed constraints. This approach introduces a generalizable segmentation workflow applicable to a wide variety of cellular phenotypes, enabling automated extraction of morphological features at both cellular and subcellular levels. We illustrate its robustness on diverse datasets, including a receptor internalization assay and images from the Human Protein Atlas.
Our study shows that prompt engineering can eliminate the need for retraining and demonstrates the potential of segmentation foundation models in terms of enablement for rapid prototyping and for future routine applications.