高解像度ライトシートデータによる汎用的な全脳表現への道筋
arXiv cs.CV / 2026/4/1
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要点
- 本論文は、亜細胞レベルの解像度を持つ全脳ライトシート蛍光顕微鏡（LSFM）が生成するペタバイト規模の3Dデータは、現行のスケーラブルな手法では処理・解釈が困難であると主張している。
- 6種類の神経/免疫マーカー、細胞アノテーション、ならびに汎用的な基盤モデルの開発を支えるためのリーダーボードを備えた、大規模なベンチマークデータセット「CANVAS」を導入する。
- 著者らは、ベースラインの視覚タスクモデル（検出/分類アーキテクチャなど）が、このLSFMモダリティへの汎化に苦戦すること、特に表現型と脳の解剖学的領域によって細胞形態が異なる場合に顕著であることを報告している。
- CANVASは、この領域において初めてかつ最大規模のLSFMベンチマークとして提示され、亜細胞解像度でマウスの脳組織をそのままの状態で捉えるとともに、脳全体にわたる広範なアノテーションを提供する。
