論文の概要: End-to-end Neuron Instance Segmentation based on Weakly Supervised Efficient UNet and Morphological Post-processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08682v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 14:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 15:49:21.749635
• Title: End-to-end Neuron Instance Segmentation based on Weakly Supervised Efficient UNet and Morphological Post-processing
• Title（参考訳）: 弱教師付き効率的なUNetとモルフォロジー後処理に基づくエンドツーエンドニューロンインスタンス分割
• Authors: Huaqian Wu, Nicolas Souedet, Caroline Jan, C\'edric Clouchoux, Thierry Delzescaux
• Abstract要約: 組織像からNeuN染色神経細胞を自動的に検出し,分画するエンド・ツー・エンド・エンド・エンド型のフレームワークを提案する。 私たちは最先端のネットワークであるEfficientNetをU-Netのようなアーキテクチャに統合します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent studies have demonstrated the superiority of deep learning in medical image analysis, especially in cell instance segmentation, a fundamental step for many biological studies. However, the good performance of the neural networks requires training on large unbiased dataset and annotations, which is labor-intensive and expertise-demanding. In this paper, we present an end-to-end weakly-supervised framework to automatically detect and segment NeuN stained neuronal cells on histological images using only point annotations. We integrate the state-of-the-art network, EfficientNet, into our U-Net-like architecture. Validation results show the superiority of our model compared to other recent methods. In addition, we investigated multiple post-processing schemes and proposed an original strategy to convert the probability map into segmented instances using ultimate erosion and dynamic reconstruction. This approach is easy to configure and outperforms other classical post-processing techniques.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、医学画像解析における深層学習の優位性、特に細胞インスタンスセグメンテーションにおいて、多くの生物学的研究の基本的なステップが示されている。 しかし、ニューラルネットワークの優れたパフォーマンスには、大きな偏りのないデータセットとアノテーションのトレーニングが必要である。 本稿では,NuN染色神経細胞の組織像における検出と分画を,ポイントアノテーションのみで行うエンド・ツー・エンドで制御するフレームワークを提案する。 私たちは最先端のネットワークであるEfficientNetをU-Netのようなアーキテクチャに統合します。 検証結果は,近年の手法と比較して,モデルの優位性を示している。 さらに,複数の後処理スキームを調査し,究極のエロージョンと動的再構成を用いて確率マップをセグメント化されたインスタンスに変換する手法を提案した。 このアプローチは、他の古典的な後処理技術の設定と性能に優れています。

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