論文の概要: Search for temporal cell segmentation robustness in phase-contrast microscopy videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08817v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 12:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 14:51:27.640988
• Title: Search for temporal cell segmentation robustness in phase-contrast microscopy videos
• Title（参考訳）: 位相コントラスト顕微鏡ビデオにおける時間的細胞分画ロバストネスの探索
• Authors: Estibaliz G\'omez-de-Mariscal, Hasini Jayatilaka, \"Ozg\"un \c{C}i\c{c}ek, Thomas Brox, Denis Wirtz, Arrate Mu\~noz-Barrutia
• Abstract要約: 本研究では,3次元コラーゲンマトリックスに埋め込まれた癌細胞を分画する深層学習ワークフローを提案する。 また, 癌細胞形態を研究するための幾何学的特徴付け手法を提案する。 2Dセルのセグメンテーションと追跡のための新しいアノテーション付きデータセットと、実験を再現したり、新しい画像処理問題に適応するためのオープンソース実装を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.92922565397439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Studying cell morphology changes in time is critical to understanding cell migration mechanisms. In this work, we present a deep learning-based workflow to segment cancer cells embedded in 3D collagen matrices and imaged with phase-contrast microscopy. Our approach uses transfer learning and recurrent convolutional long-short term memory units to exploit the temporal information from the past and provide a consistent segmentation result. Lastly, we propose a geometrical-characterization approach to studying cancer cell morphology. Our approach provides stable results in time, and it is robust to the different weight initialization or training data sampling. We introduce a new annotated dataset for 2D cell segmentation and tracking, and an open-source implementation to replicate the experiments or adapt them to new image processing problems.
• Abstract（参考訳）: 経時的細胞形態変化の研究は、細胞移動機構を理解する上で重要である。 本研究では,3次元コラーゲンマトリックスに埋め込んだ癌細胞を位相コントラスト顕微鏡で観察する深層学習ワークフローを提案する。 提案手法は,過去からの時間情報を活用し,一貫したセグメンテーション結果を提供するために,転送学習と繰り返し畳み込み型長期記憶単位を用いる。 最後に,癌細胞の形態を研究するための幾何学的特徴付け手法を提案する。 我々の手法は時間内に安定した結果をもたらし、異なる重量の初期化やトレーニングデータサンプリングに対して堅牢である。 2次元セルセグメンテーションと追跡のための新しいアノテーション付きデータセットと、実験を再現したり、新しい画像処理問題に適応するためのオープンソース実装を導入する。

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