Nyxus: ビッグデータ時代とAI時代の次世代画像特徴量抽出ライブラリ

要旨: 現代の画像機器は、1つの実験でテラバイトからペタバイト規模のデータを生成することがある。ビッグイメージデータセットを処理するうえで最大の障壁は計算的なもので、画像解析アルゴリズムはこのような大規模データセットを処理するのに必要な効率性を欠くことが多く、堅牢性と精度のトレードオフを迫られる。深層学習アルゴリズムは分析ワークフローの最初のステップである領域セグメンテーションの精度を大幅に向上させたが、科学分野全体にわたるドメイン特異的な特徴抽出ライブラリの拡大により、抽出された特徴の性能と精度を比較することが難しくなっている。これらのニーズに対処するため、Nyxusという新しい特徴抽出ライブラリを開発した。Nyxusは、2Dおよび3D画像データのアウト・オブ・コア型特徴抽出をスケーラブルに設計し、確立された標準に対して厳密に検証している。Nyxusの包括的な特徴セットは、ラジオミクスや細胞解析を含む複数の生物医療ドメインをカバーしており、CPUとGPUの計算スケーラビリティを前提に設計されている。Nyxusは、コード開発者向けのPythonパッケージ、コマンドラインツール、結果を視覚化したいノーコードまたはローコードのユーザー向けのNapariプラグイン、そして大規模データセットの処理を目的としたクラウドやスーパーコンピューティングワークフローで使用できるOCI準拠コンテナとして提供されている。さらに、Nyxusは、最適な計算効率またはカバレッジのために多くの特徴セットをプログラム的に調整する新しい特徴抽出の方法論を可能にしている。