Kaggle細胞追跡コンペ最新結果と金メダル獲得の内容

Kaggleの「Biohub - Cell Tracking During Development」は2026年9月29日に終了し、Rist Kaggle Team所属の唐浩哲さんが個人で5位、金メダルを獲得しました。コンペの開催期間や競技内容、解法を確認したい人に向けて、結果と公開情報を整理します。

コンペの開催期間と結果は？

本コンペはBiohub主催で、2026年6月29日から9月29日まで開催されました。唐浩哲さんは個人参加で、参加者4,478人・3,947チームの中から5位に入り、金メダルを獲得しています。結果はKaggleのリーダーボードで確認できます。すでに開催は終了しているため、これから参加して順位を競うことはできません。

どんな課題に挑戦するコンペだった？

課題は、ゼブラフィッシュの胚を連続撮影した3D顕微鏡画像から細胞を検出し、時間をまたいで追跡することです。細胞の分裂も捉え、どの細胞から新しい細胞が生じたのかという系譜を再現する精度が競われました。細胞の密集や画像のノイズ、形状の不規則さは追跡を難しくする要因です。研究現場では手作業による追跡に多くの時間がかかっており、高精度な自動化には研究を後押しする期待があります。

金メダルにつながった解法は公開されている？

唐さんの解法はKaggle上で公開されています。本人の説明によると、正解ラベルが全体の数％にとどまる点が大きな難題でした。そこで外部の追跡データを使った事前学習や、同じ細胞の特徴を近づけ、別の細胞とは離す対照学習を取り入れています。さらに、モデルの予測を複数の整数線形計画（ILP）で段階的に最適化し、動画全体で整合する追跡結果を目指しました。具体的な実装に関心がある人は、公開された解法を確認できます。

まとめ

・開催期間は2026年6月29日〜9月29日で、現在は終了済み ・唐浩哲さんが個人で5位となり、金メダルを獲得 ・課題は3D画像内の細胞追跡と、分裂を含む系譜の再現 ・結果と解法はKaggle上で確認可能 ・コンペ参加を検討する場合は、終了済みである点に注意

編集者コメント

この結果の見どころは順位だけでなく、ラベルが限られた画像追跡課題に対し、事前学習や対照学習、ILPによる最適化を組み合わせた点です。細胞追跡の機械学習に関心がある人は、公開解法を読むことで、課題設定と手法の組み立てを具体的に追えます。