論文の概要: A Segmentation Method for fluorescence images without a machine learning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13945v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 16:47:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 14:24:09.591503
• Title: A Segmentation Method for fluorescence images without a machine learning approach
• Title（参考訳）: 機械学習手法を用いない蛍光画像のセグメンテーション法
• Authors: Giuseppe Giacopelli and Michele Migliore and Domenico Tegolo
• Abstract要約: 本研究では,細胞と核を同定するための決定論的計算神経科学アプローチについて述べる。 この方法は、正式に正しい関数に基づいて堅牢であり、特定のデータセットのチューニングに支障を来さない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Background: Image analysis applications in digital pathology include various methods for segmenting regions of interest. Their identification is one of the most complex steps, and therefore of great interest for the study of robust methods that do not necessarily rely on a machine learning (ML) approach. Method: A fully automatic and optimized segmentation process for different datasets is a prerequisite for classifying and diagnosing Indirect ImmunoFluorescence (IIF) raw data. This study describes a deterministic computational neuroscience approach for identifying cells and nuclei. It is far from the conventional neural network approach, but it is equivalent to their quantitative and qualitative performance, and it is also solid to adversative noise. The method is robust, based on formally correct functions, and does not suffer from tuning on specific data sets. Results: This work demonstrates the robustness of the method against the variability of parameters, such as image size, mode, and signal-to-noise ratio. We validated the method on two datasets (Neuroblastoma and NucleusSegData) using images annotated by independent medical doctors. Conclusions: The definition of deterministic and formally correct methods, from a functional to a structural point of view, guarantees the achievement of optimized and functionally correct results. The excellent performance of our deterministic method (NeuronalAlg) to segment cells and nuclei from fluorescence images was measured with quantitative indicators and compared with those achieved by three published ML approaches.
• Abstract（参考訳）: 背景: デジタル病理学における画像解析の応用には、関心領域を分割する様々な方法が含まれる。 彼らの識別は最も複雑なステップの1つであり、必ずしも機械学習(ML)アプローチに依存しないロバストな手法の研究に大きな関心を持っている。 方法: 異なるデータセットに対する完全自動かつ最適化されたセグメンテーションプロセスは、間接免疫蛍光(IIF)原データの分類と診断の前提条件である。 本研究では,細胞と核を同定するための決定論的計算神経科学アプローチについて述べる。 従来のニューラルネットワークのアプローチとは程遠いが、その量的および質的なパフォーマンスと同等であり、逆のノイズにも強い。 この方法は、正式に正しい関数に基づいて堅牢であり、特定のデータセットのチューニングに支障を来さない。 結果:本研究は,画像サイズ,モード,信号対雑音比などのパラメータの変動に対する手法の堅牢性を示す。 独立診療医が注記した画像を用いて,Neuroblastoma と NucleusSegData の2つのデータセットで評価を行った。 結論: 機能的から構造的視点まで、決定論的および正式に正しいメソッドの定義は、最適化された、機能的に正しい結果の達成を保証する。 蛍光画像からのセグメント細胞と核に対する決定論的手法(NeuronalAlg)の優れた性能を定量的指標を用いて測定し、3つのMLアプローチによる評価と比較した。

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