論文の概要: The Projection-Enhancement Network (PEN)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10877v1
- Date: Thu, 26 Jan 2023 00:07:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-27 14:47:25.022118
- Title: The Projection-Enhancement Network (PEN)
- Title（参考訳）: プロジェクション・エンハンスメント・ネットワーク(PEN)
- Authors: Christopher Z. Eddy, Austin Naylor, Bo Sun
- Abstract要約: サブサンプリングされた3Dデータを処理し、2次元RGBセマンティック圧縮を生成する新しい畳み込みモジュールを提案する。
PENでは、CellPoseで学習した意味表現が深さを符号化し、セグメンテーション性能を大幅に向上することを示す。
我々は、PENをデータ駆動型ソリューションとして、インスタンスセグメンテーションネットワークから2次元セグメンテーションを改善する3次元データの圧縮表現を形成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0464385291578973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contemporary approaches to instance segmentation in cell science use 2D or 3D
convolutional networks depending on the experiment and data structures.
However, limitations in microscopy systems or efforts to prevent phototoxicity
commonly require recording sub-optimally sampled data regimes that greatly
reduces the utility of such 3D data, especially in crowded environments with
significant axial overlap between objects. In such regimes, 2D segmentations
are both more reliable for cell morphology and easier to annotate. In this
work, we propose the Projection Enhancement Network (PEN), a novel
convolutional module which processes the sub-sampled 3D data and produces a 2D
RGB semantic compression, and is trained in conjunction with an instance
segmentation network of choice to produce 2D segmentations. Our approach
combines augmentation to increase cell density using a low-density cell image
dataset to train PEN, and curated datasets to evaluate PEN. We show that with
PEN, the learned semantic representation in CellPose encodes depth and greatly
improves segmentation performance in comparison to maximum intensity projection
images as input, but does not similarly aid segmentation in region-based
networks like Mask-RCNN. Finally, we dissect the segmentation strength against
cell density of PEN with CellPose on disseminated cells from side-by-side
spheroids. We present PEN as a data-driven solution to form compressed
representations of 3D data that improve 2D segmentations from instance
segmentation networks.
- Abstract（参考訳）: 細胞科学におけるインスタンスセグメンテーションの現代的アプローチは、実験とデータ構造に応じて2Dまたは3D畳み込みネットワークを使用する。
しかし、顕微鏡システムの制限や光毒性の防止には、特にオブジェクト間の大きな軸重なる混在環境において、そのような3Dデータの有用性を著しく低減する、準最適サンプルデータレギュレーションを記録する必要がある。
このような方法では、2dのセグメンテーションは細胞の形態に信頼性があり、注釈が容易である。
本研究では,サブサンプリングされた3dデータを処理し,2d rgb意味圧縮を生成する新しい畳み込みモジュールであるprojection enhancement network (pen)を提案する。
提案手法は,低密度のセルイメージデータセットを用いてPENを訓練し,PENを評価するためのキュレートデータセットを用いて,セル密度を増大させる。
ペンでは,セルポスで学習された意味表現が奥行きを符号化し,最大強度投影画像の入力によるセグメンテーション性能を大幅に向上させるが,mask-rcnnのような領域ベースのネットワークでは同じようにセグメンテーションを補助しない。
最後に,PENとCellPoseの細胞密度に対するセグメンテーション強度を左右のスフェロイドから散布した細胞上で解析した。
我々は、PENをデータ駆動型ソリューションとして、インスタンスセグメンテーションネットワークから2次元セグメンテーションを改善する3次元データの圧縮表現を形成する。
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