論文の概要: Stable deep neural network architectures for mitochondria segmentation on electron microscopy volumes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03577v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 07:41:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 22:41:44.005855
• Title: Stable deep neural network architectures for mitochondria segmentation on electron microscopy volumes
• Title（参考訳）: 電子顕微鏡ボリュームによるミトコンドリアセグメンテーションのための安定なディープニューラルネットワークアーキテクチャ
• Authors: Daniel Franco-Barranco and Arrate Mu\~noz-Barrutia and Ignacio Arganda-Carreras
• Abstract要約: EMボリュームにおけるミトコンドリアのセグメンテーションのための最先端のディープラーニングアーキテクチャに関する広範な研究を紹介します。 この課題に対する2次元および3次元U-Net様モデルの違いによる性能への影響を評価する。 この研究から派生したコードとそのドキュメントが公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.744285520992674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electron microscopy (EM) allows the identification of intracellular organelles such as mitochondria, providing insights for clinical and scientific studies. In recent years, a number of novel deep learning architectures have been published reporting superior performance, or even human-level accuracy, compared to previous approaches on public mitochondria segmentation datasets. Unfortunately, many of these publications do not make neither the code nor the full training details public to support the results obtained, leading to reproducibility issues and dubious model comparisons. For that reason, and following a recent code of best practices for reporting experimental results, we present an extensive study of the state-of-the-art deep learning architectures for the segmentation of mitochondria on EM volumes, and evaluate the impact in performance of different variations of 2D and 3D U-Net-like models for this task. To better understand the contribution of each component, a common set of pre- and post-processing operations has been implemented and tested with each approach. Moreover, an exhaustive sweep of hyperparameters values for all architectures have been performed and each configuration has been run multiple times to report the mean and standard deviation values of the evaluation metrics. Using this methodology, we found very stable architectures and hyperparameter configurations that consistently obtain state-of-the-art results in the well-known EPFL Hippocampus mitochondria segmentation dataset. Furthermore, we have benchmarked our proposed models on two other available datasets, Lucchi++ and Kasthuri++, where they outperform all previous works. The code derived from this research and its documentation are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 電子顕微鏡(em)はミトコンドリアなどの細胞内オルガネラの同定を可能にし、臨床および科学研究の洞察を与える。 近年では、公共のミトコンドリアセグメンテーションデータセットに対する以前のアプローチと比較して、優れたパフォーマンス、あるいは人間レベルの精度を報告している新しいディープラーニングアーキテクチャが数多く発表されている。 残念ながら、これらの出版物の多くは、得られた結果をサポートするためにコードもトレーニングの詳細も公開していないため、再現性の問題や疑わしいモデル比較につながる。 そのため,最近の実験結果報告のベストプラクティスに従って,ミトコンドリアのセグメンテーションのための最先端のディープラーニングアーキテクチャをEMボリュームに広範な研究を行い,この課題に対する2次元および3次元U-Net様モデルの違いによる性能への影響を評価する。 各コンポーネントの貢献をよりよく理解するために、前処理と後処理操作の共通セットが実装され、各アプローチでテストされている。 さらに、すべてのアーキテクチャに対するハイパーパラメータ値の徹底的な網羅が実施され、各構成が複数回実行され、評価指標の平均および標準偏差値が報告されている。 この手法を用いて,epfl海馬ミトコンドリアセグメンテーションデータセットにおける最先端の成果を一貫して得る,非常に安定したアーキテクチャとハイパーパラメータの構成を見出した。 さらに、提案したモデルをLucchi++とKasthuri++の2つの利用可能なデータセットでベンチマークしました。 この研究に由来するコードとそのドキュメントが公開されている。

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