論文の概要: Terabyte-scale supervised 3D training and benchmarking dataset of the
mouse kidney
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02226v2
- Date: Fri, 21 Jul 2023 17:27:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-24 17:05:24.132000
- Title: Terabyte-scale supervised 3D training and benchmarking dataset of the
mouse kidney
- Title(参考訳): テラバイトスケール教師付きマウス腎臓の3dトレーニングとベンチマークデータセット
- Authors: Willy Kuo, Diego Rossinelli, Georg Schulz, Roland H. Wenger, Simone
Hieber, Bert M\"uller, Vartan Kurtcuoglu
- Abstract要約: 3Dバイオメディカル画像のセグメンテーションに使用される機械学習アルゴリズムの性能は、2D写真で得られた結果に基づいて期待されるレベルに達しない。
これは、高ボリュームで高品質なトレーニングデータセットの欠如によって説明できる。
この研究で提示されたHR-キドニーデータセットは、1.7TBの人工物補正シンクロトロン放射ベースのX線位相コントラストマイクロトモグラフィー画像を提供することで、このギャップを橋渡しする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4072064932290225
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of machine learning algorithms, when used for segmenting 3D
biomedical images, does not reach the level expected based on results achieved
with 2D photos. This may be explained by the comparative lack of high-volume,
high-quality training datasets, which require state-of-the-art imaging
facilities, domain experts for annotation and large computational and personal
resources. The HR-Kidney dataset presented in this work bridges this gap by
providing 1.7 TB of artefact-corrected synchrotron radiation-based X-ray
phase-contrast microtomography images of whole mouse kidneys and validated
segmentations of 33 729 glomeruli, which corresponds to a one to two orders of
magnitude increase over currently available biomedical datasets. The image sets
also contain the underlying raw data, threshold- and morphology-based
semi-automatic segmentations of renal vasculature and uriniferous tubules, as
well as true 3D manual annotations. We therewith provide a broad basis for the
scientific community to build upon and expand in the fields of image
processing, data augmentation and machine learning, in particular unsupervised
and semi-supervised learning investigations, as well as transfer learning and
generative adversarial networks.
- Abstract(参考訳): 3dバイオメディカル画像のセグメンテーションに使用される機械学習アルゴリズムの性能は、2d写真で得られた結果に基づいて期待値に達しない。
これは、最先端のイメージング設備、アノテーションのドメインエキスパート、大規模な計算および個人リソースを必要とする、高ボリュームで高品質なトレーニングデータセットの欠如によって説明できる。
この研究で提示されたhr-kidneyデータセットは、1.7tbの人工物による放射光ベースのx線位相コントラストマイクロトモグラフィー画像と、現在利用可能な生体医学データセットよりも1桁から2桁増加する33個の729個の糸球体からなる検証されたセグメントを提供することで、このギャップを埋める。
画像セットには、基礎となる生データ、しきい値と形態に基づく腎血管と尿細管の半自動セグメンテーション、そして真の3D手動アノテーションが含まれている。
そこで我々は、画像処理、データ拡張、機械学習、特に教師なしおよび半教師なしの学習調査、および転送学習と生成的敵ネットワークの分野において、科学コミュニティが構築し拡張するための広い基盤を提供する。
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