Fugu-MT 論文翻訳(概要): SYNTA: A novel approach for deep learning-based image analysis in muscle histopathology using photo-realistic synthetic data

論文の概要: SYNTA: A novel approach for deep learning-based image analysis in muscle histopathology using photo-realistic synthetic data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14650v3
Date: Wed, 3 Jan 2024 15:18:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-04 17:33:58.642922
Title: SYNTA: A novel approach for deep learning-based image analysis in muscle histopathology using photo-realistic synthetic data
Title（参考訳）: シンタ-フォトリアリスティック合成データを用いた筋病理における深層学習に基づく画像解析の新しいアプローチ
Authors: Leonid Mill, Oliver Aust, Jochen A. Ackermann, Philipp Burger, Monica Pascual, Katrin Palumbo-Zerr, Gerhard Kr\"onke, Stefan Uderhardt, Georg Schett, Christoph S. Clemen, Rolf Schr\"oder, Christian Holtzhausen, Samir Jabari, Andreas Maier and Anika Gr\"uneboom
Abstract要約: 我々は,合成,フォトリアリスティック,高度に複雑なバイオメディカルイメージをトレーニングデータとして生成するための新しいアプローチとして,Synta(synthetic data)を紹介した。手動のアノテーションを必要とせずに、以前に見つからなかった実世界のデータに対して、堅牢で専門家レベルのセグメンテーションタスクを実行することが可能であることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1616289178832666
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Artificial intelligence (AI), machine learning, and deep learning (DL) methods are becoming increasingly important in the field of biomedical image analysis. However, to exploit the full potential of such methods, a representative number of experimentally acquired images containing a significant number of manually annotated objects is needed as training data. Here we introduce SYNTA (synthetic data) as a novel approach for the generation of synthetic, photo-realistic, and highly complex biomedical images as training data for DL systems. We show the versatility of our approach in the context of muscle fiber and connective tissue analysis in histological sections. We demonstrate that it is possible to perform robust and expert-level segmentation tasks on previously unseen real-world data, without the need for manual annotations using synthetic training data alone. Being a fully parametric technique, our approach poses an interpretable and controllable alternative to Generative Adversarial Networks (GANs) and has the potential to significantly accelerate quantitative image analysis in a variety of biomedical applications in microscopy and beyond.
Abstract（参考訳）: バイオメディカル画像解析の分野では、人工知能(AI)、機械学習、深層学習(DL)の手法がますます重要になっている。しかし,このような手法の潜在能力を最大限に活用するためには,膨大な数の手動注釈付きオブジェクトを含む実験的な画像がトレーニングデータとして必要とされる。本稿では,SynTA(synthetic data)を,DLシステムのトレーニングデータとして,合成,フォトリアリスティック,高度に複雑なバイオメディカル画像の生成のための新しいアプローチとして紹介する。病理組織学的に筋線維および結合組織解析の文脈におけるアプローチの有用性を示す。本研究では,実世界のデータに対して,合成訓練データのみで手動アノテーションを使わずにロバストかつエキスパートレベルのセグメンテーションタスクを実行できることを実証する。完全にパラメトリックな手法である本手法は,GAN(Generative Adversarial Networks)の代替として解釈可能かつ制御可能であり,顕微鏡等における様々なバイオメディカル応用において,定量的画像解析を著しく高速化する可能性がある。

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