論文の概要: CPP-Net: Context-aware Polygon Proposal Network for Nucleus Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06867v1
- Date: Sat, 13 Feb 2021 05:59:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 15:46:37.550862
- Title: CPP-Net: Context-aware Polygon Proposal Network for Nucleus Segmentation
- Title（参考訳）: CPP-Net:Nucleus Segmentationのためのコンテキスト対応ポリゴン提案ネットワーク
- Authors: Shengcong Chen, Changxing Ding, Minfeng Liu, and Dacheng Tao
- Abstract要約: 核分割のためのコンテキストアウェアポリゴンプロポーザルネットワーク(CPP-Net)を提案する。
まず、距離予測のために各セル内の1つのピクセルではなく1つのポイントセットをサンプリングする。
次に,サンプリングされた点集合から予測を適応的に融合する信頼度に基づく重み付けモジュールを提案する。
第3に,予測された多角形形状を制約した新しい形状認識損失(sap)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.81734047345587
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nucleus segmentation is a challenging task due to the crowded distribution
and blurry boundaries of nuclei. Recent approaches represent nuclei by means of
polygons to differentiate between touching and overlapping nuclei and have
accordingly achieved promising performance. Each polygon is represented by a
set of centroid-to-boundary distances, which are in turn predicted by features
of the centroid pixel for a single nucleus. However, using the centroid pixel
alone does not provide sufficient contextual information for robust prediction.
To handle this problem, we propose a Context-aware Polygon Proposal Network
(CPP-Net) for nucleus segmentation. First, we sample a point set rather than
one single pixel within each cell for distance prediction. This strategy
substantially enhances contextual information and thereby improves the
robustness of the prediction. Second, we propose a Confidence-based Weighting
Module, which adaptively fuses the predictions from the sampled point set.
Third, we introduce a novel Shape-Aware Perceptual (SAP) loss that constrains
the shape of the predicted polygons. Here, the SAP loss is based on an
additional network that is pre-trained by means of mapping the centroid
probability map and the pixel-to-boundary distance maps to a different nucleus
representation. Extensive experiments justify the effectiveness of each
component in the proposed CPP-Net. Finally, CPP-Net is found to achieve
state-of-the-art performance on three publicly available databases, namely
DSB2018, BBBC06, and PanNuke. Code of this paper will be released.
- Abstract（参考訳）: 核分裂は、核の混雑した分布とぼやけた境界のために難しい作業です。
近年のアプローチは、接触と重なり合う原子核を区別するために多角形を用いて核を表現し、有望な性能を達成した。
各ポリゴンは、単一の核のための遠心ピクセルの特徴によって予測される遠心-境界距離のセットで表されます。
しかし、セントロイドピクセルだけでは、堅牢な予測に十分な文脈情報を提供していない。
この問題に対処するため,核分割のためのコンテキスト対応ポリゴン提案ネットワーク(CPP-Net)を提案する。
まず、距離予測のために各セル内の1つのピクセルではなく1つのポイントセットをサンプリングする。
この戦略は文脈情報を大幅に強化し、予測の堅牢性を向上させる。
次に,サンプリングされた点集合から予測を適応的に融合する信頼度に基づく重み付けモジュールを提案する。
第3に,予測された多角形形状を制約した新しい形状認識損失(sap)を提案する。
ここで、sap損失は、遠心確率マップと画素から境界距離マップを異なる核表現にマッピングすることで事前学習される追加のネットワークに基づいている。
広範な実験は提案されたCPP-Netの各コンポーネントの有効性を正当化する。
最後に、CPP-Netは3つの公開データベース(DSB2018、BBBC06、PanNuke)で最先端のパフォーマンスを達成する。
この論文のコードはリリースされる。
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