밀집한 개체의 어려움
서로 닿은 세포를 픽셀 분할 뒤에 묶으면 다른 개체가 합쳐질 수 있다. 경계 상자 기반 검출도 실제 형상을 거칠게 근사해 유효한 개체를 억제할 수 있다.
다각형으로 위치 찾기
초기 방법은 세포핵을 별 볼록 다각형으로 나타낸다. 상자보다 개체 모양에 맞는 표현을 사용해 뒤에서 형상을 별도로 정제하는 부담을 줄이려 한다.
픽셀별 형상 예측
합성곱 신경망은 각 픽셀 위치에서 그곳의 개체를 나타내는 다각형을 예측하도록 학습한다. 물체의 위치와 형태를 함께 표현하는 인스턴스 분할 접근이다.
연구 범위
초기 논문은 두 합성 자료와 다양한 형광 현미경 영상 자료에서 평가했다. 연구용 영상 분할 성능을 사람의 질병을 판정하는 임상 진단 정확도와 동일시해서는 안 된다.