論文の概要: Learning to segment clustered amoeboid cells from brightfield microscopy via multi-task learning with adaptive weight selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09372v1
• Date: Tue, 19 May 2020 11:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 13:49:17.574774
• Title: Learning to segment clustered amoeboid cells from brightfield microscopy via multi-task learning with adaptive weight selection
• Title（参考訳）: 適応重み選択によるマルチタスク学習による光電場顕微鏡からの集合アメーバ細胞分離の学習
• Authors: Rituparna Sarkar, Suvadip Mukherjee, Elisabeth Labruy\`ere and Jean-Christophe Olivo-Marin
• Abstract要約: マルチタスク学習パラダイムにおけるセルセグメンテーションのための新しい教師付き手法を提案する。 ネットワークの予測効率を向上させるために、領域とセル境界検出に基づくマルチタスク損失の組み合わせを用いる。 検証セットで全体のDiceスコアが0.93であり、これは最近の教師なし手法で15.9%以上の改善であり、一般的な教師付きU-netアルゴリズムを平均5.8%以上上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.836162272841265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting and segmenting individual cells from microscopy images is critical to various life science applications. Traditional cell segmentation tools are often ill-suited for applications in brightfield microscopy due to poor contrast and intensity heterogeneity, and only a small subset are applicable to segment cells in a cluster. In this regard, we introduce a novel supervised technique for cell segmentation in a multi-task learning paradigm. A combination of a multi-task loss, based on the region and cell boundary detection, is employed for an improved prediction efficiency of the network. The learning problem is posed in a novel min-max framework which enables adaptive estimation of the hyper-parameters in an automatic fashion. The region and cell boundary predictions are combined via morphological operations and active contour model to segment individual cells. The proposed methodology is particularly suited to segment touching cells from brightfield microscopy images without manual interventions. Quantitatively, we observe an overall Dice score of 0.93 on the validation set, which is an improvement of over 15.9% on a recent unsupervised method, and outperforms the popular supervised U-net algorithm by at least $5.8\%$ on average.
• Abstract（参考訳）: 顕微鏡画像からの個々の細胞の検出とセグメンテーションは、様々な生命科学応用に不可欠である。 従来のセルセグメンテーションツールは、コントラストの低さと強度の不均一性のために、明るい磁場顕微鏡の応用には不適であり、クラスタ内のセグメントセルに適用できるサブセットはごくわずかである。 本稿では,マルチタスク学習パラダイムにおけるセルセグメンテーションのための新しい教師付き手法を提案する。 ネットワークの予測効率を向上させるために、領域とセル境界検出に基づくマルチタスク損失の組み合わせを用いる。 学習問題は、ハイパーパラメータを自動で適応的に推定できる新しいmin-maxフレームワークに設定される。 領域と細胞境界予測は形態学的操作と活性輪郭モデルによって結合され、個々の細胞を分割する。 提案手法は,手動による介入を伴わずに,明視野顕微鏡画像から触覚細胞を分離するのに特に適している。 検証セット上でのDiceスコアは0.93で、これは最近の教師なし手法では15.9%以上改善され、一般的な教師付きU-netアルゴリズムを平均5.8 %以上上回っている。

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