●赛题背景●

人是由数万亿细胞组成，即使是基因相同的双胞胎，细胞也存在差异。而蛋白质位置的不同就会引起这种细胞的异质性。

蛋白质在几乎所有的细胞过程中都扮演着重要的角色。通常情况下，许多不同的蛋白质聚集在一个特定的位置来执行一项任务，不同的蛋白质聚集实现的人体功能任务不同。

正如所想的那样，一种蛋白质的不同亚细胞分布会在细胞之间产生巨大的功能异质性。

找到这种差异，并弄清楚它们是如何发生的以及为什么会发生，对于理解细胞如何运作、疾病如何发展，以及最终如何为这些疾病制订更好的治疗方法是非常重要的。

To see more， start with less。对单细胞的研究能够发现多细胞研究中难以发现的机制。研究单细胞的重要性体现在以单细胞分析技术为中心的生物学的持续革命中。显微镜提供了一个机会来研究一群细胞内蛋白质定位的差异。

目前用于分类显微镜图像中蛋白质定位模式的机器学习模型给出了整个细胞群的总结。然而，生物学中的单细胞革命需要能够精确分类图像中每个单个细胞模式的模型。

●赛题介绍●

本次竞赛是一个弱监督多标签分类、分割问题的代码竞赛，给定显微镜细胞图像，参赛者需要开发出能够对每个单细胞进行分割和分类的模型，并带有精确的标签。

单细胞型蛋白体i，来自 HPA 官网

●赛事时间●

开始日期：2021 年 1 月 26 日

截止日期：2021 年 4 月 20 日

团队合并截止日期：2021 年 4 月 20 日

最终提交截止日期：2021 年 4 月 27 日

●赛事奖金●

总奖金 25，000美元

第一名：12，000 美元

第二名：8，000 美元

第三名：5，000 美元

●赛题数据●

下载地址：https://www.kaggle.com/c/hpa-single-cell-image-classification/data

由于数据集非常的大（158.36GB），目前正在搬运中，除了官方下载渠道，后面大家也可在『我爱计算机视觉』公众号后台回复【HPA-SCIC】获得百度云下载链接。

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