論文の概要: Bending Loss Regularized Network for Nuclei Segmentation in Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01020v1
• Date: Mon, 3 Feb 2020 21:20:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:49:16.935702
• Title: Bending Loss Regularized Network for Nuclei Segmentation in Histopathology Images
• Title（参考訳）: 病理組織像における核分割のための屈曲損失正規化ネットワーク
• Authors: Haotian Wang, Min Xian, Aleksandar Vakanski
• Abstract要約: 核分割のための曲げ損失正規化ネットワークを提案する。 提案した曲げ損失は、大きな曲率を持つ輪郭点に対する高い罰則を定義し、小さな曲率を持つ輪郭点に小さな罰則を適用する。 曲げ損失の最小化は、複数の核を含む輪郭の発生を避けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.74667930907314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Separating overlapped nuclei is a major challenge in histopathology image analysis. Recently published approaches have achieved promising overall performance on public datasets; however, their performance in segmenting overlapped nuclei are limited. To address the issue, we propose the bending loss regularized network for nuclei segmentation. The proposed bending loss defines high penalties to contour points with large curvatures, and applies small penalties to contour points with small curvature. Minimizing the bending loss can avoid generating contours that encompass multiple nuclei. The proposed approach is validated on the MoNuSeg dataset using five quantitative metrics. It outperforms six state-of-the-art approaches on the following metrics: Aggregate Jaccard Index, Dice, Recognition Quality, and Pan-optic Quality.
• Abstract（参考訳）: 重なり合う核の分離は病理組織学的画像解析において大きな課題である。 最近発表されたアプローチは、公開データセットの全体的なパフォーマンスを期待できるが、セグメント化重畳された核の性能は限られている。 そこで本研究では,核分割のための曲げ損失正規化ネットワークを提案する。 提案した曲げ損失は、大きな曲率を持つ輪郭点に対する高い罰則を定義し、小さな曲率を持つ輪郭点に小さな罰則を適用する。 曲げ損失の最小化は、複数の核を含む輪郭の発生を避けることができる。 提案手法は,5つの定量的指標を用いてMoNuSegデータセット上で検証する。 Aggregate Jaccard Index, Dice, Recognition Quality, Pan-optic Qualityという,6つの最先端のアプローチよりも優れています。

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