論文の概要: Neural Network Segmentation of Cell Ultrastructure Using Incomplete Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09673v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 23:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:30:42.189945
• Title: Neural Network Segmentation of Cell Ultrastructure Using Incomplete Annotation
• Title（参考訳）: 不完全アノテーションを用いた細胞微細構造のニューラルネットワーク分割
• Authors: John Paul Francis, Hongzhi Wang, Kate White, Tanveer Syeda-Mahmood, Raymond Stevens
• Abstract要約: 完全ラベル分割のための部分ラベル付きデータの適用を可能にする手法を提案する。 実験的な検証のために,12個の完全注釈付きデータと12個の部分注釈付きデータからなる畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするために,本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6188659868203397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Pancreatic beta cell is an important target in diabetes research. For scalable modeling of beta cell ultrastructure, we investigate automatic segmentation of whole cell imaging data acquired through soft X-ray tomography. During the course of the study, both complete and partial ultrastructure annotations were produced manually for different subsets of the data. To more effectively use existing annotations, we propose a method that enables the application of partially labeled data for full label segmentation. For experimental validation, we apply our method to train a convolutional neural network with a set of 12 fully annotated data and 12 partially annotated data and show promising improvement over standard training that uses fully annotated data alone.
• Abstract（参考訳）: 膵β細胞は糖尿病研究の重要な標的である。 軟x線トモグラフィにより取得した全細胞イメージングデータの自動セグメンテーションについて,β細胞微細構造のスケーラブルなモデリングのために検討する。 研究の過程で、データの異なるサブセットに対して、完全および部分的な微細構造アノテーションが手動で作成された。 既存のアノテーションをより効果的に活用するために,部分ラベル付きデータをフルラベルセグメンテーションに適用する手法を提案する。 実験的な検証のために,完全注釈付き12データと部分注釈付き12データからなる畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに適用し,完全注釈付きデータのみを用いた標準トレーニングよりも有望な改善を示す。

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