Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recovering the Imperfect: Cell Segmentation in the Presence of Dynamically Localized Proteins

論文の概要: Recovering the Imperfect: Cell Segmentation in the Presence of Dynamically Localized Proteins

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10486v1
Date: Fri, 20 Nov 2020 16:30:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 06:07:41.043962
Title: Recovering the Imperfect: Cell Segmentation in the Presence of Dynamically Localized Proteins
Title（参考訳）: 動的局在タンパク質の存在下での不完全:細胞分裂の回復
Authors: \"Ozg\"un \c{C}i\c{c}ek, Yassine Marrakchi, Enoch Boasiako Antwi, Barbara Di Ventura and Thomas Brox
Abstract要約: 時間的伝搬と不確実性推定に基づく不完全データの分節化の解を提供する。本研究では,ヒト胚性腎臓細胞からのデータに対するフレーム・バイ・フレーム・セグメンテーションと時間的伝播に対するこのアプローチの価値を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.835275627382497
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deploying off-the-shelf segmentation networks on biomedical data has become common practice, yet if structures of interest in an image sequence are visible only temporarily, existing frame-by-frame methods fail. In this paper, we provide a solution to segmentation of imperfect data through time based on temporal propagation and uncertainty estimation. We integrate uncertainty estimation into Mask R-CNN network and propagate motion-corrected segmentation masks from frames with low uncertainty to those frames with high uncertainty to handle temporary loss of signal for segmentation. We demonstrate the value of this approach over frame-by-frame segmentation and regular temporal propagation on data from human embryonic kidney (HEK293T) cells transiently transfected with a fluorescent protein that moves in and out of the nucleus over time. The method presented here will empower microscopic experiments aimed at understanding molecular and cellular function.
Abstract（参考訳）: バイオメディカルデータにオフザシェルフセグメンテーションネットワークを配置することは一般的に行われているが、画像シーケンスに対する関心構造が一時的にしか見えない場合、既存のフレーム・バイ・フレーム方式は失敗する。本稿では,時間的伝搬と不確実性推定に基づく不完全データの分節化の解を提供する。不確実性推定をマスクr-cnnネットワークに統合し、不確実性の低いフレームから不確実性の高いフレームへ動き補正されたセグメンテーションマスクを伝播させ、セグメンテーションのための信号の一時的な損失に対処する。ヒト胚腎(hek293t)細胞から得られたデータに対するフレーム毎のセグメンテーションと定期的な時間的伝播に対するこのアプローチの価値を,時間とともに核内を移動・移動する蛍光タンパク質で一過性にトランスフェクトした。この方法は、分子機能と細胞機能を理解するための顕微鏡実験を強化する。

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