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Investigadores/as Institucionales

Alemany-Fornes, MarcAutor o Coautor

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8 de mayo de 2023
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A crowdsourcing semi-automatic image segmentation platform for cell biology

Publicado en: Computers In Biology And Medicine. 130 104204- - 2021-01-09 130(), DOI: 10.1016/j.compbiomed.2020.104204

Autores:

Bafti, Saber Mirzaee; Ang, Chee Siang; Hossain, Md Moinul; Marcelli, Gianluca; Alemany-Fornes, Marc; Tsaousis, Anastasios D
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Afiliaciones

Univ Kent, Sch Biosci, RAPID Grp, Lab Mol & Evolutionary Parasitol, Canterbury CT2 7NJ, Kent, England - Autor o Coautor
Univ Kent, Sch Engn & Digital Arts, Canterbury CT2 7NZ, Kent, England - Autor o Coautor

Resumen

State-of-the-art computer-vision algorithms rely on big and accurately annotated data, which are expensive, laborious and time-consuming to generate. This task is even more challenging when it comes to microbiological images, because they require specialized expertise for accurate annotation. Previous studies show that crowd sourcing and assistive-annotation tools are two potential solutions to address this challenge. In this work, we have developed a web-based platform to enable crowdsourcing annotation of image data; the platform is powered by a semi-automated assistive tool to support non-expert annotators to improve the annotation efficiency. The behavior of annotators with and without the assistive tool is analyzed, using biological images of different complexity. More specifically, non-experts have been asked to use the platform to annotate microbiological images of gut parasites, which are compared with annotations by experts. A quantitative evaluation is carried out on the results, confirming that the assistive tools can noticeably decrease the non-expert annotation's cost (time, click, interaction, etc.) while preserving or even improving the annotation's quality. The annotation quality of non-experts has been investigated using IoU (intersection over union), precision and recall; based on this analysis we propose some ideas on how to better design similar crowdsourcing and assistive platforms.
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Palabras clave

AlgorithmsComputational biologyCrowdsourcingImage annotationInstance segmentationObject detectionSemi-auto segmentation

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición 6/57, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Mathematical & Computational Biology. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-05:

  • WoS: 3
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 33.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 33 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 11.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 13 (Altmetric).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: United Kingdom.

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