論文の概要: Cross-domain Microscopy Cell Counting by Disentangled Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14638v1
• Date: Sat, 26 Nov 2022 18:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:13:48.274907
• Title: Cross-domain Microscopy Cell Counting by Disentangled Transfer Learning
• Title（参考訳）: 遠方移動学習によるクロスドメイン顕微鏡細胞計数
• Authors: Zuhui Wang, Zhaozheng Yin
• Abstract要約: そこで本研究では,人間のアノテーションを少しだけ用いたクロスドメイン細胞カウント手法を提案する。 細胞画像におけるドメイン固有の知識とドメインに依存しない知識を両立させることができるセルカウントネットワークを設計する。 最後に、人工細胞の公開データセットを使用して、細胞カウントネットワークをトレーニングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.572597882082054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Microscopy cell images of biological experiments on different tissues/organs/imaging conditions usually contain cells with various shapes and appearances on different image backgrounds, making a cell counting model trained in a source domain hard to be transferred to a new target domain. Thus, costly manual annotation is required to train deep learning-based cell counting models across different domains. Instead, we propose a cross-domain cell counting approach with only a little human annotation effort. First, we design a cell counting network that can disentangle domain-specific knowledge and domain-agnostic knowledge in cell images, which are related to the generation of domain style images and cell density maps, respectively. Secondly, we propose an image synthesis method capable of synthesizing a large number of images based on a few annotated ones. Finally, we use a public dataset of synthetic cells, which has no annotation cost at all as the source domain to train our cell counting network; then, only the domain-agnostic knowledge in the trained model is transferred to a new target domain of real cell images, by progressively fine-tuning the trained model using synthesized target-domain images and a few annotated ones. Evaluated on two public target datasets of real cell images, our cross-domain cell counting approach that only needs annotation on a few images in a new target domain achieves good performance, compared to state-of-the-art methods that rely on fully annotated training images in the target domain.
• Abstract（参考訳）: 異なる組織/組織/イメージング条件における生物実験の顕微鏡細胞画像は、通常、異なる画像背景に様々な形状と外観を持つ細胞を含み、ソース領域で訓練された細胞計数モデルが、新しいターゲット領域に移行しにくくなる。 したがって、さまざまなドメインにわたるディープラーニングベースのセルカウントモデルのトレーニングには、高価な手動アノテーションが必要である。 代わりに、人間のアノテーションを少しだけ用いたクロスドメイン細胞カウント手法を提案する。 まず,各セル画像におけるドメイン固有の知識とドメインに依存しない知識を,それぞれドメインスタイル画像とセル密度マップの生成に関連付けることができるセルカウントネットワークを設計する。 次に,いくつかの注釈付き画像に基づいて多数の画像を合成できる画像合成手法を提案する。 最後に,我々の細胞カウントネットワークをトレーニングするために,ソースドメインとして一切アノテーションのコストがかからない人工細胞の公開データセットを用いて,トレーニングされたモデルにおけるドメインに依存しない知識のみを,合成されたターゲットドメイン画像といくつかの注釈付き画像を用いて、訓練されたモデルを段階的に微調整することによって,実際のセルイメージの新しいターゲットドメインに転送する。 実際の細胞画像の2つのパブリックターゲットデータセットに基づいて評価し、新しいターゲット領域内の少数の画像に対してのみアノテーションを必要とするクロスドメインセルカウントアプローチは、ターゲット領域で完全に注釈付けされたトレーニング画像に依存する最先端の手法と比較して、優れたパフォーマンスを達成する。

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