Author’s Reply to “MoNuSAC2020: A Multi-Organ Nuclei Segmentation and Classification Challenge”
Notice bibliographique
Résumé
We had released MoNuSAC2020 as one of the largest publicly available, manually annotated, curated, multi-class, and multi-instance medical image segmentation datasets. Based on this dataset, we had organized a challenge at the International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2020. Along with the challenge participants, we had published an article summarizing the results and findings of the challenge (Verma et al., 2021). Foucart et al. (2022) in their "Analysis of the MoNuSAC 2020 challenge evaluation and results: metric implementation errors" have pointed ways in which the computation of the segmentation performance metric for the challenge can be corrected or improved. After a careful examination of their analysis, we have found a small bug in our code and an erroneous column-header swap in one of our result tables. Here, we present our response to their analysis, and issue an errata. After fixing the bug the challenge rankings remain largely unaffected. On the other hand, two of Foucart et al.'s other suggestions are good for future consideration, but it is not clear that those should be immediately implemented. We thank Foucart et al. for their detailed analysis to help us fix the two errors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,016 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».