論文の概要: Point-supervised Segmentation of Microscopy Images and Volumes via Objectness Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05617v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 18:40:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 14:53:31.550914
• Title: Point-supervised Segmentation of Microscopy Images and Volumes via Objectness Regularization
• Title（参考訳）: 物性正規化による顕微鏡像と体積の点監督セグメンテーション
• Authors: Shijie Li, Neel Dey, Katharina Bermond, Leon von der Emde, Christine A. Curcio, Thomas Ach, Guido Gerig
• Abstract要約: この作業により、イメージ上のセマンティックセグメンテーションネットワークのトレーニングが、1インスタンスあたりのトレーニングのための単一のポイントで可能になる。 デジタル病理学における挑戦的なデータセットにおけるポイント・スーパーバイザーのセマンティクス・セグメンテーションの最先端に対する競争結果を達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.243486411968779
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Annotation is a major hurdle in the semantic segmentation of microscopy images and volumes due to its prerequisite expertise and effort. This work enables the training of semantic segmentation networks on images with only a single point for training per instance, an extreme case of weak supervision which drastically reduces the burden of annotation. Our approach has two key aspects: (1) we construct a graph-theoretic soft-segmentation using individual seeds to be used within a regularizer during training and (2) we use an objective function that enables learning from the constructed soft-labels. We achieve competitive results against the state-of-the-art in point-supervised semantic segmentation on challenging datasets in digital pathology. Finally, we scale our methodology to point-supervised segmentation in 3D fluorescence microscopy volumes, obviating the need for arduous manual volumetric delineation. Our code is freely available.
• Abstract（参考訳）: アノテーションは、顕微鏡画像とボリュームのセマンティックセグメンテーションにおいて、必要な専門知識と労力のために大きなハードルとなる。 この作業は、画像上のセマンティックセグメンテーションネットワークのトレーニングを、1インスタンスあたりのトレーニングポイントのみで行うことが可能であり、アノテーションの負担を大幅に軽減する、弱い監督の極端なケースである。 本手法は,(1)学習中に個々の種子を正規化器内で使用するグラフ理論的ソフトセグメンテーションを構築し,(2)構築したソフトラベルから学習可能な客観的関数を用いる。 デジタル病理学における挑戦的なデータセットにおけるポイント・スーパーバイザーのセマンティクス・セグメンテーションの最先端に対する競争結果を達成します。 最後に,本手法を3次元蛍光顕微鏡ボリュームの点監督セグメンテーションに拡張し,手動ボリュームデライン化の必要性を排除した。 私たちのコードは自由に利用できる。

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