論文の概要: Robust 3D Cell Segmentation: Extending the View of Cellpose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00794v1
• Date: Mon, 3 May 2021 12:47:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 13:48:36.296202
• Title: Robust 3D Cell Segmentation: Extending the View of Cellpose
• Title（参考訳）: ロバストな3d細胞セグメンテーション : セルポス像の拡張
• Authors: Dennis Eschweiler and Johannes Stegmaier
• Abstract要約: 3次元画像データのセグメンテーション精度を向上させるためにcellposeアプローチを拡張した。 グラデーションマップの定式化は、堅牢なままで、類似のセグメンテーション精度に達する間、いかに簡略化できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1384477926572109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increasing data set sizes of digital microscopy imaging experiments demand for an automation of segmentation processes to be able to extract meaningful biomedical information. Due to the shortage of annotated 3D image data that can be used for machine learning-based approaches, 3D segmentation approaches are required to be robust and to generalize well to unseen data. Reformulating the problem of instance segmentation as a collection of diffusion gradient maps, proved to be such a generalist approach for cell segmentation tasks. In this paper, we extend the Cellpose approach to improve segmentation accuracy on 3D image data and we further show how the formulation of the gradient maps can be simplified while still being robust and reaching similar segmentation accuracy. We quantitatively compared different experimental setups and validated on two different data sets of 3D confocal microscopy images of A. thaliana.
• Abstract（参考訳）: デジタル顕微鏡画像実験のデータセットサイズの増加は、意味のある生体医学情報を抽出するためにセグメンテーションプロセスの自動化を要求する。 機械学習ベースのアプローチで使用できる注釈付き3D画像データが不足しているため、3Dセグメンテーションアプローチは堅牢で、目に見えないデータに対してうまく一般化する必要がある。 拡散勾配写像の集まりとしてのインスタンスセグメンテーションの問題を再構成することは、細胞セグメンテーションタスクに対するそのような一般化的アプローチであることが証明された。 本稿では,3次元画像データのセグメンテーション精度を向上させるためのcellposeアプローチを拡張し,さらに,ロバストでありながら類似セグメンテーション精度に達するグラデーションマップの定式化を単純化する方法を示す。 A. thalianaの3次元共焦点顕微鏡画像の2つの異なるデータセットを用いて、異なる実験装置を定量的に比較した。

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