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核セグメンテーション・ツール

概要

このモデルは顕微鏡画像に含まれる核を検出し、それぞれの核に割り当てる画像内のピクセルを指定します。このモデルは、特徴ピラミッド・ネットワーク (FPN) と ResNet50 バックボーンを使用した Mask R-CNN アーキテクチャーをベースに開発されています。モデルからは、所定の画像 (サイズは 64 x 64、128 x 128、または 256 x 256) から検出された核ごとのセグメンテーション・マスクと確率が出力されます。セグメンテーション・マスクは ランレングス符号化方式 (RLE) で圧縮されています。

このモデルのベースとなっているのは、Mask R-CNN の TF 実装です。 モデルのトレーニングには、アノテーションが付けられた生体画像を含む Broad Bioimage Benchmark Collection (登録番号 BBBC038、バージョン 1) が使用されています。

モデルのメタデータ

ドメイン アプリケーション 業種 フレームワーク トレーニング・データ 入力データの形式
視覚 オブジェクト検出 医療 Keras 2018 Data Science Bowl 画像 (PNG/JPG/TIFF)

参考資料

ライセンス

コンポーネント ライセンス リンク
モデルの GitHub リポジトリー Apache 2.0 LICENSE
モデルの重み Apache 2.0 LICENSE
モデルのコード (サード・パーティー) MIT LICENSE
テスト・アセット 各種 サンプルの README

このモデルのデプロイ方法

このモデルは、以下のメカニズムを使用してデプロイできます。

  • Docker Hub からデプロイする場合:

    docker run -it -p 5000:5000 codait/max-nucleus-segmenter
    
  • Red Hat OpenShift からデプロイする場合:

    Follow the instructions for the OpenShift web console or the OpenShift Container Platform CLI in this tutorial and specify codait/max-nucleus-segmenter as the image name.

  • Kubernetes 上にデプロイする場合:

    kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/IBM/MAX-Nucleus-Segmenter/master/max-nucleus-segmenter.yaml
    
  • ローカルにデプロイする場合: GitHub 上のモデルの README に記載されている手順に従います。

使用例

このモデルをテストまたは使用するには、以下の方法があります。

cURL を使用してモデルをテストする

モデルをデプロイしたら、コマンド・ラインからモデルをテストできます。以下に例を示します。

$ curl -F "image=@samples/example.png" -XPOST http://localhost:5000/model/predict

You should see a JSON response like that below:

{
  "status": "ok",
  "predictions": [
    {
      "mask": [
        3507,
        1,
        3571,
        5,
        3635,
        6,
        3700,
        5,
        3766,
        4,
        3831,
        2
      ],
      "probability": 0.9837305545806885
    }
    ...
  ]
}