論文の概要: Attention-Based Transformers for Instance Segmentation of Cells in Microstructures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09763v2
• Date: Fri, 20 Nov 2020 08:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 22:01:42.418879
• Title: Attention-Based Transformers for Instance Segmentation of Cells in Microstructures
• Title（参考訳）: 注意型トランスフォーマーによる微細構造中のセルのセグメンテーション
• Authors: Tim Prangemeier, Christoph Reich, Heinz Koeppl
• Abstract要約: 本稿では, 直接端対端のインスタンスセグメンテーションのための新しいアテンションベースセル検出トランス (Cell-DETR) を提案する。 セグメンテーション性能は最先端のインスタンスセグメンテーション法と同等だが、Cell-DETRはよりシンプルで高速である。 特定のユースケースでは、提案手法は意味的セグメンテーションのための最先端のツールを超越し、個別のオブジェクトインスタンスを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.215852332444904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting and segmenting object instances is a common task in biomedical applications. Examples range from detecting lesions on functional magnetic resonance images, to the detection of tumours in histopathological images and extracting quantitative single-cell information from microscopy imagery, where cell segmentation is a major bottleneck. Attention-based transformers are state-of-the-art in a range of deep learning fields. They have recently been proposed for segmentation tasks where they are beginning to outperforming other methods. We present a novel attention-based cell detection transformer (Cell-DETR) for direct end-to-end instance segmentation. While the segmentation performance is on par with a state-of-the-art instance segmentation method, Cell-DETR is simpler and faster. We showcase the method's contribution in a the typical use case of segmenting yeast in microstructured environments, commonly employed in systems or synthetic biology. For the specific use case, the proposed method surpasses the state-of-the-art tools for semantic segmentation and additionally predicts the individual object instances. The fast and accurate instance segmentation performance increases the experimental information yield for a posteriori data processing and makes online monitoring of experiments and closed-loop optimal experimental design feasible.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトインスタンスの検出とセグメンテーションは、バイオメディカルアプリケーションで一般的なタスクである。 例えば、機能的磁気共鳴画像上の病変の検出、病理画像中の腫瘍の検出、顕微鏡画像からの定量的単一細胞情報の抽出などである。 注意に基づくトランスフォーマーは、さまざまなディープラーニング分野における最先端技術である。 彼らは最近,他の手法よりも優れたセグメンテーションタスクを提案している。 本稿では, 直接端対端のインスタンスセグメンテーションのための新しいアテンションベースセル検出トランス (Cell-DETR) を提案する。 セグメンテーション性能は最先端のインスタンスセグメンテーション法と同等だが、Cell-DETRはよりシンプルで高速である。 本手法は, システムや合成生物学で一般的に用いられる, 微構造環境における酵母の分節化を典型例として紹介する。 特定のユースケースでは、提案手法はセマンティックセグメンテーションのための最先端ツールを超え、さらに個々のオブジェクトインスタンスを予測する。 高速で正確なインスタンスセグメンテーション性能により、後方データ処理における実験情報の収率が向上し、実験のオンライン監視とクローズドループ最適実験設計が実現可能になる。

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