論文の概要: MR-NOM: Multi-scale Resolution of Neuronal cells in Nissl-stained histological slices via deliberate Over-segmentation and Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07415v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 14:42:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 19:44:10.418566
• Title: MR-NOM: Multi-scale Resolution of Neuronal cells in Nissl-stained histological slices via deliberate Over-segmentation and Merging
• Title（参考訳）: MR-NOM:Nissl-stained histological slicesにおける神経細胞の多段階分解能
• Authors: Valentina Vadori, Jean-Marie Gra\"ic, Livio Finos, Livio Corain, Antonella Peruffo, Enrico Grisan
• Abstract要約: 比較神経解剖学では、脳細胞構造の特徴は脳の構造と機能をよりよく理解するために重要である。 MR-NOMは、細胞をスーパーピクセルに意図的に過剰に分割し、形状、構造、強度の特徴に基づいて分類器を介してマージするマルチスケールアプローチを利用する。 この方法は大脳皮質の画像でテストされ、部分的に触れたり重なり合う様々な特性の細胞を扱うことに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5273938705774914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In comparative neuroanatomy, the characterization of brain cytoarchitecture is critical to a better understanding of brain structure and function, as it helps to distill information on the development, evolution, and distinctive features of different populations. The automatic segmentation of individual brain cells is a primary prerequisite and yet remains challenging. A new method (MR-NOM) was developed for the instance segmentation of cells in Nissl-stained histological images of the brain. MR-NOM exploits a multi-scale approach to deliberately over-segment the cells into superpixels and subsequently merge them via a classifier based on shape, structure, and intensity features. The method was tested on images of the cerebral cortex, proving successful in dealing with cells of varying characteristics that partially touch or overlap, showing better performance than two state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 比較神経解剖学において、脳細胞構造の特徴は、異なる個体群の発達、進化、特徴に関する情報を抽出するのに役立つため、脳の構造と機能をよりよく理解するために重要である。 個々の脳細胞の自動セグメンテーションは主要な前提条件であり、依然として困難である。 Nissl-stained histological image of the brain における細胞分画のための新しい方法 (MR-NOM) を開発した。 MR-NOMは、細胞をスーパーピクセルに意図的に過剰に分割し、形状、構造、強度の特徴に基づいて分類器を介してマージするマルチスケールアプローチを利用する。 この方法は、大脳皮質の画像でテストされ、部分的に触れたり重なったりする様々な特徴を持つ細胞を扱うことに成功し、2つの最先端の方法よりも優れた性能を示した。

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