論文の概要: Multiclass Yeast Segmentation in Microstructured Environments with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08062v2
• Date: Thu, 19 Nov 2020 14:28:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 01:27:45.017483
• Title: Multiclass Yeast Segmentation in Microstructured Environments with Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による微粒環境のマルチクラス酵母セグメンテーション
• Authors: Tim Prangemeier, Christian Wildner, Andr\'e O. Fran\c{c}ani, Christoph Reich, Heinz Koeppl
• Abstract要約: 我々は、個々の酵母細胞の多クラスセグメンテーションのために訓練された畳み込みニューラルネットワークを提案する。 本手法は, 微構造環境下での酵母のセグメンテーションへの寄与を, 典型的な合成生物学的応用で示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.456742449675904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cell segmentation is a major bottleneck in extracting quantitative single-cell information from microscopy data. The challenge is exasperated in the setting of microstructured environments. While deep learning approaches have proven useful for general cell segmentation tasks, existing segmentation tools for the yeast-microstructure setting rely on traditional machine learning approaches. Here we present convolutional neural networks trained for multiclass segmenting of individual yeast cells and discerning these from cell-similar microstructures. We give an overview of the datasets recorded for training, validating and testing the networks, as well as a typical use-case. We showcase the method's contribution to segmenting yeast in microstructured environments with a typical synthetic biology application in mind. The models achieve robust segmentation results, outperforming the previous state-of-the-art in both accuracy and speed. The combination of fast and accurate segmentation is not only beneficial for a posteriori data processing, it also makes online monitoring of thousands of trapped cells or closed-loop optimal experimental design feasible from an image processing perspective.
• Abstract（参考訳）: 細胞分割は顕微鏡データから定量的な単細胞情報を抽出する上で大きなボトルネックである。 この課題は、マイクロ構造化環境の設定において誇張されている。 ディープラーニングアプローチは一般的な細胞セグメンテーションタスクに有用であることが証明されているが、酵母-ミクロ構造設定のための既存のセグメンテーションツールは従来の機械学習アプローチに依存している。 本稿では,各酵母細胞のマルチクラスセグメンテーションを訓練した畳み込みニューラルネットワークについて述べる。 トレーニング、検証、テストのために記録されたデータセットの概要と典型的なユースケースについて説明する。 本手法は, 典型的な合成生物学的応用を念頭に, 酵母の微構造環境における分節化への貢献を示す。 モデルが頑健なセグメンテーションの結果を達成し、従来の最先端の精度と速度を両立させる。 高速かつ正確なセグメンテーションの組み合わせは、後部データ処理に有用であるだけでなく、数千の閉じ込められたセルのオンラインモニタリングや、画像処理の観点からクローズドループ最適実験設計を可能にする。

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