Краткое содержание

arXiv:2509.04895v2 Тип объявления: replace-cross Аннотация: Себоциты — это липид-секретирующие клетки, дифференцировка которых сопровождается накоплением внутриклеточных липидных капель, что делает их количественную оценку ключевым параметром в биологии себоцитов. Ручной подсчет трудоемок и субъективен, что стимулирует поиск автоматизированных решений. В данной работе представлена простая система анализа изображений себоцитов на основе механизма внимания в рамках обучения с множественными экземплярами (MIL). Изображения себоцитов, окрашенных Нильским красным, были аннотированы на 14 классов в соответствии с количеством капель и дополнены методами аугментации данных до примерно 50 000 клеток. Были протестированы две модели: базовый многослойный перцептрон (MLP), обученный на агрегированных подсчетах на уровне патчей, и MIL-модель на основе внимания, использующая признаки ResNet-50 с взвешиванием экземпляров. Эксперименты с пятикратной перекрестной проверкой показали, что базовый MLP демонстрирует более стабильную производительность (средняя MAE = 5,6) по сравнению с MIL-моделью на основе внимания, которая была менее стабильной (средняя MAE = 10,7), но о