論文の概要: ParticleSeg3D: A Scalable Out-of-the-Box Deep Learning Segmentation Solution for Individual Particle Characterization from Micro CT Images in Mineral Processing and Recycling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13319v4
• Date: Thu, 14 Dec 2023 10:09:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 05:18:49.671945
• Title: ParticleSeg3D: A Scalable Out-of-the-Box Deep Learning Segmentation Solution for Individual Particle Characterization from Micro CT Images in Mineral Processing and Recycling
• Title（参考訳）: particleeg3d: ミネラル処理およびリサイクルにおけるマイクロct画像からの個別粒子のキャラクタリゼーションのためのスケーラブルなディープラーニングセグメンテーションソリューション
• Authors: Karol Gotkowski and Shuvam Gupta and Jose R. A. Godinho and Camila G. S. Tochtrop and Klaus H. Maier-Hein and Fabian Isensee
• Abstract要約: 本研究では,異なる材料を含む粒子試料の大規模CT画像から個々の粒子を抽出するインスタンスセグメンテーション法であるParticleSeg3Dを提案する。 我々のアプローチは、強力なnnU-Netフレームワークに基づいて、粒子サイズ正規化を導入し、ボーダーコア表現を用いてインスタンスセグメンテーションを可能にし、さまざまな大きさ、形状、組成の粒子を含む大規模なデータセットで訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0442349645874913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Minerals, metals, and plastics are indispensable for a functioning modern society. Yet, their supply is limited causing a need for optimizing ore extraction and recuperation from recyclable materials.Typically, those processes must be meticulously adapted to the precise properties of the processed materials. Advancing our understanding of these materials is thus vital and can be achieved by crushing them into particles of micrometer size followed by their characterization. Current imaging approaches perform this analysis based on segmentation and characterization of particles imaged with computed tomography (CT), and rely on rudimentary postprocessing techniques to separate touching particles. However, their inability to reliably perform this separation as well as the need to retrain methods for each new image, these approaches leave untapped potential to be leveraged. Here, we propose ParticleSeg3D, an instance segmentation method able to extract individual particles from large CT images of particle samples containing different materials. Our approach is based on the powerful nnU-Net framework, introduces a particle size normalization, uses a border-core representation to enable instance segmentation, and is trained with a large dataset containing particles of numerous different sizes, shapes, and compositions of various materials. We demonstrate that ParticleSeg3D can be applied out-of-the-box to a large variety of particle types, including materials and appearances that have not been part of the training set. Thus, no further manual annotations and retraining are required when applying the method to new particle samples, enabling substantially higher scalability of experiments than existing methods. Our code and dataset are made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 鉱物、金属、プラスチックは機能する現代社会には不可欠である。 しかし, 資源供給が限られているため, リサイクル材料からの鉱石抽出・回収の最適化が必要となり, 加工材料の精密な特性に細心の注意が必要である。 したがって、これらの物質に対する理解を深めることは不可欠であり、それをマイクロメートルサイズの粒子に分解し、その特性を解析することで達成できる。 現在のイメージング手法では,ctで画像化した粒子のセグメンテーションとキャラクタリゼーションに基づいて解析を行い,触感粒子を分離するための基礎的ポストプロセッシング技術に依拠している。 しかしながら、この分離を確実に実行できないことと、新しいイメージごとにメソッドを再トレーニングする必要があるため、これらのアプローチは未解決のポテンシャルを生かすことになる。 本稿では,異なる材料を含む粒子試料のct画像から個々の粒子を抽出できるインスタンス分割法である particleeg3d を提案する。 我々のアプローチは、強力なnnU-Netフレームワークをベースとして、粒子サイズ正規化を導入し、境界コア表現を用いてインスタンスセグメンテーションを可能にし、さまざまな大きさ、形状、組成の粒子を含む大規模なデータセットで訓練する。 トレーニングセットに含まれていない材料や外観を含む多種多様な粒子タイプに対して,ParticleSeg3Dを最初から適用できることを実証した。 したがって、新しい粒子サンプルに適用する場合、手動のアノテーションや再訓練は不要であり、既存の方法よりも実験のスケーラビリティが大幅に向上する。 私たちのコードとデータセットは公開されています。

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