LKCell: 대형 합성곱 커널을 이용한 효율적인 세포 핵 인스턴스 분할

혈액 염료 헤마토실린과 에오신(H&E)으로 염색된 조직 이미지에서 세포 핵을 분할하는 것은 다양한 임상 응용 및 분석에 필수적입니다. 세포 형태학의 복잡한 특성 때문에, 높은 품질의 분할을 생성하기 위해서는 큰 수용 영역이 중요하다고 여겨집니다. 그러나 이전 방법들은 수용 영역과 계산 부담 사이의 균형을 이루는 데 어려움을 겪었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 LKCell이라는 고정밀이고 효율적인 세포 분할 방법을 제안합니다. 이 방법의 핵심은 큰 컨볼루션 커널의 잠재력을 활용하여 계산적으로 효율적인 큰 수용 영역을 구현하는 것입니다. 구체적으로, (1) 우리는 처음으로 사전 학습된 큰 컨볼루션 커널 모델을 의학 분야로 전환하여 세포 분할에서 그 효과성을 입증하였습니다. (2) 우리는 이전 방법들의 중복성을 분석하고, 큰 컨볼루션 커널 기반의 새로운 분할 디코더를 설계하였습니다. 이는 성능을 향상시키면서 동시에 매개변수의 수를大幅减少. 我们在最具挑战性的基准上评估了我们的方法，在细胞核实例分隔中达到了最先进的结果（0.5080 mPQ），与之前领先的方法相比，仅使用了21.6%的FLOPs。我们的源代码和模型可在https://github.com/hustvl/LKCell获取。注：由于最后一段中的“大幅减少”和“仅使用了21.6%的FLOPs”部分为中文，我将其翻译为韩文如下：(2) 우리는 이전 방법들의 중복성을 분석하고, 큰 컨볼루션 커널 기반의 새로운 분할 디코더를 설계하였습니다. 이는 성능을 향상시키면서 동시에 매개변수의 수를 크게 줄였습니다. 우리는 가장 도전적인 벤치마크에서 우리의 방법을 평가하였으며, 세포 핵 인스턴스 분할에서 최고 수준의 결과(0.5080 mPQ)를 달성했습니다. 이는 이전 선도적 방법에 비해 FLOPs가 21.6%만 사용되었습니다. 우리의 소스 코드와 모델은 https://github.com/hustvl/LKCell에서 이용 가능합니다.最终完整的韩文翻译如下：혈액 염료 헤마토실린과 에오신(H&E)으로 염색된 조직 이미지에서 세포 핵을 분할하는 것은 다양한 임상 응용 및 분석에 필수적입니다. 세포 형태학의 복잡한 특성 때문에, 높은 품질의 분할을 생성하기 위해서는 큰 수용 영역이 중요하다고 여겨집니다. 그러나 이전 방법들은 수용 영역과 계산 부담 사이의 균형을 이루는 데 어려움을 겪었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 LKCell이라는 고정밀이고 효율적인 세포 분할 방법을 제안합니다. 이 방법의 핵심은 큰 컨볼루션 커널의 잠재력을 활용하여 계산적으로 효율적인 큰 수용 영역을 구현하는 것입니다. 구체적으로, (1) 우리는 처음으로 사전 학습된 큰 컨볼루션 커널 모델을 의학 분야로 전환하여 세포 분할에서 그 효과성을 입증하였습니다. (2) 우리는 이전 방법들의 중복성을 분석하고, 큰 컨볼루션 커널 기반의 새로운 분할 디코더를 설계하였습니다. 이는 성능을 향상시키면서 동시에 매개변수의 수를 크게 줄였습니다. 우리는 가장 도전적인 벤치마크에서 우리의 방법을 평가하였으며, 세포 핵 인스턴스 분할에서 최고 수준의 결과(0.5080 mPQ)를 달성했습니다. 이는 이전 선도적 방법에 비해 FLOPs가 21.6%만 사용되었습니다. 우리의 소스 코드와 모델은 https://github.com/hustvl/LKCell에서 이용 가능합니다.