論文の概要: Double U-Net for Super-Resolution and Segmentation of Live Cell Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02028v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 04:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:35:13.862731
• Title: Double U-Net for Super-Resolution and Segmentation of Live Cell Images
• Title（参考訳）: ライブセル画像の超解像とセグメンテーションのためのダブルu-net
• Authors: Mayur Bhandary, J. Patricio Reyes, Eylul Ertay, Aman Panda
• Abstract要約: 深層学習法は高い精度で細胞セグメンテーションを行うことができる。 しかし、これを行うために機械学習モデルを開発するには、生きた細胞の高忠実度画像にアクセスする必要がある。 これは、高性能顕微鏡へのアクセシビリティの制限や、研究対象の生物の性質によるリソース制約のため、しばしば利用できない。 本稿では,前処理ステップとして超解像処理を行うことにより,低解像度画像を用いたライブセル分割を実現する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate segmentation of live cell images has broad applications in clinical and research contexts. Deep learning methods have been able to perform cell segmentations with high accuracy; however developing machine learning models to do this requires access to high fidelity images of live cells. This is often not available due to resource constraints like limited accessibility to high performance microscopes or due to the nature of the studied organisms. Segmentation on low resolution images of live cells is a difficult task. This paper proposes a method to perform live cell segmentation with low resolution images by performing super-resolution as a pre-processing step in the segmentation pipeline.
• Abstract（参考訳）: ライブセル画像の正確なセグメンテーションは、臨床および研究の文脈に広く応用されている。 深層学習法は高い精度で細胞セグメンテーションを実行することができるが、それを行う機械学習モデルの開発には、生きた細胞の高忠実度画像へのアクセスが必要である。 これは、高性能顕微鏡へのアクセシビリティの制限や、研究対象の生物の性質によるリソース制約のため、しばしば利用できない。 ライブセルの低解像度画像へのセグメンテーションは難しい作業である。 本稿では,セグメンテーションパイプラインの事前処理ステップとして超解像を行うことにより,低解像度画像を用いたライブセルセグメンテーションを行う手法を提案する。

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