論文の概要: Semantic Segmentation of Neuronal Bodies in Fluorescence Microscopy Using a 2D+3D CNN Training Strategy with Sparsely Annotated Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00029v2
• Date: Wed, 2 Sep 2020 00:37:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 07:45:22.642908
• Title: Semantic Segmentation of Neuronal Bodies in Fluorescence Microscopy Using a 2D+3D CNN Training Strategy with Sparsely Annotated Data
• Title（参考訳）: 少ない注釈データを用いた2D+3D CNNトレーニングによる蛍光顕微鏡における神経細胞のセマンティックセグメンテーション
• Authors: Filippo Maria Castelli, Matteo Roffilli, Giacomo Mazzamuto, Irene Costantini, Ludovico Silvestri and Francesco Saverio Pavone
• Abstract要約: 二次元CNNはニューロンの局在において良い結果をもたらすが、不正確な表面再構成を引き起こす。 3D CNNは手動で大規模なアノテートデータを必要とするため、かなりの人的労力を要する。 スパース2Dアノテーションを用いたネイティブ3D CNNモデルのトレーニングのための2段階戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation of neuronal structures in 3D high-resolution fluorescence microscopy imaging of the human brain cortex can take advantage of bidimensional CNNs, which yield good results in neuron localization but lead to inaccurate surface reconstruction. 3D CNNs, on the other hand, would require manually annotated volumetric data on a large scale and hence considerable human effort. Semi-supervised alternative strategies which make use only of sparse annotations suffer from longer training times and achieved models tend to have increased capacity compared to 2D CNNs, needing more ground truth data to attain similar results. To overcome these issues we propose a two-phase strategy for training native 3D CNN models on sparse 2D annotations where missing labels are inferred by a 2D CNN model and combined with manual annotations in a weighted manner during loss calculation.
• Abstract（参考訳）: ヒト大脳皮質の3次元高分解能蛍光顕微鏡画像における神経細胞構造のセマンティックセグメンテーションは2次元CNNの利点を生かし、ニューロンの局在は良好であるが、不正確な表面再構成をもたらす。 一方、3d cnnは、大規模かつ相当な人間の努力で、手動でボリュームデータに注釈を付ける必要がある。 sparseアノテーションのみを使用する半教師付き代替戦略は、トレーニング時間が長く、達成されたモデルは、2d cnnと比較して容量が増加する傾向があり、同様の結果を得るためにはより多くの根拠データが必要である。 これらの問題を克服するために,2d cnnモデルによってラベルの欠落を推測し,損失計算中に重み付けされた方法で手動アノテーションと組み合わせた,スパース2dアノテーションを用いたネイティブ3d cnnモデルをトレーニングするための2相戦略を提案する。

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