論文の概要: YOLO2U-Net: Detection-Guided 3D Instance Segmentation for Microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06215v1
- Date: Wed, 13 Jul 2022 14:17:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-14 19:12:39.708208
- Title: YOLO2U-Net: Detection-Guided 3D Instance Segmentation for Microscopy
- Title（参考訳）: YOLO2U-Net:顕微鏡用検出ガイド型3次元インスタンスセグメンテーション
- Authors: Amirkoushyar Ziabari, Derek C. Ros, Abbas Shirinifard, David Solecki
- Abstract要約: 脳組織中の細胞の正確な3Dインスタンスセグメンテーションのための包括的手法を提案する。
提案手法は,2次元YOLO検出法と多視点融合アルゴリズムを組み合わせることで,細胞の3次元局在化を構築する。
提案手法の有望な性能を,現在の深層学習に基づく3次元インスタンス分割法と比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Microscopy imaging techniques are instrumental for characterization and
analysis of biological structures. As these techniques typically render 3D
visualization of cells by stacking 2D projections, issues such as out-of-plane
excitation and low resolution in the $z$-axis may pose challenges (even for
human experts) to detect individual cells in 3D volumes as these
non-overlapping cells may appear as overlapping. In this work, we introduce a
comprehensive method for accurate 3D instance segmentation of cells in the
brain tissue. The proposed method combines the 2D YOLO detection method with a
multi-view fusion algorithm to construct a 3D localization of the cells. Next,
the 3D bounding boxes along with the data volume are input to a 3D U-Net
network that is designed to segment the primary cell in each 3D bounding box,
and in turn, to carry out instance segmentation of cells in the entire volume.
The promising performance of the proposed method is shown in comparison with
some current deep learning-based 3D instance segmentation methods.
- Abstract（参考訳）: 顕微鏡イメージング技術は生物学的構造のキャラクタリゼーションと解析に有用である。
これらの技術は一般的に2Dプロジェクションを積み重ねて細胞の3D可視化を行うため、表面外励起やz$軸の低解像度といった問題は、重複しない細胞が重なり合うように見えるように3Dボリュームの個々の細胞を検出すること(人間の専門家でさえ)に困難をもたらす可能性がある。
本研究では,脳組織中の細胞の正確な3次元インスタンス分割のための包括的手法を提案する。
提案手法は,2次元YOLO検出法と多視点融合アルゴリズムを組み合わせて,細胞の3次元局在化を構築する。
次に、データボリュームと共に3dバウンディングボックスを、各3dバウンディングボックス内のプライマリセルをセグメンテーションするように設計された3d u-netネットワークに入力し、ボリューム全体のセルのインスタンスセグメンテーションを実行する。
提案手法の有望な性能を,現在の深層学習に基づく3次元インスタンス分割法と比較した。
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