論文の概要: Organelle-specific segmentation, spatial analysis, and visualization of
volume electron microscopy datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03876v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 13:23:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 15:22:01.740688
- Title: Organelle-specific segmentation, spatial analysis, and visualization of
volume electron microscopy datasets
- Title（参考訳）: 体積電子顕微鏡データセットのオルガネラ特異的セグメンテーション、空間解析および可視化
- Authors: Andreas M\"uller, Deborah Schmidt, Lucas Rieckert, Michele Solimena,
and Martin Weigert
- Abstract要約: 体積電子顕微鏡は、ナノメートルスケールでの細胞微細構造のその場調査のための方法である。
近年の技術進歩により、セグメント化と空間解析のための計算戦略を必要とする大規模な生画像データセットが急速に増加した。
本稿では,大容量電子顕微鏡データセットのオルガネラ特異的セグメンテーション,空間解析,可視化のための実用的でアノテーション効率のよいパイプラインについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5332481598232222
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Volume electron microscopy is the method of choice for the in-situ
interrogation of cellular ultrastructure at the nanometer scale. Recent
technical advances have led to a rapid increase in large raw image datasets
that require computational strategies for segmentation and spatial analysis. In
this protocol, we describe a practical and annotation-efficient pipeline for
organelle-specific segmentation, spatial analysis, and visualization of large
volume electron microscopy datasets using freely available, user-friendly
software tools that can be run on a single standard workstation. We
specifically target researchers in the life sciences with limited computational
expertise, who face the following tasks within their volume electron microscopy
projects: i) How to generate 3D segmentation labels for different types of cell
organelles while minimizing manual annotation efforts, ii) how to analyze the
spatial interactions between organelle instances, and iii) how to best
visualize the 3D segmentation results. To meet these demands we give detailed
guidelines for choosing the most efficient segmentation tools for the specific
cell organelle. We furthermore provide easily executable components for spatial
analysis and 3D rendering and bridge compatibility issues between freely
available open-source tools, such that others can replicate our full pipeline
starting from a raw dataset up to the final plots and rendered images. We
believe that our detailed description can serve as a valuable reference for
similar projects requiring special strategies for single- or multiple organelle
analysis which can be achieved with computational resources commonly available
to single-user setups.
- Abstract（参考訳）: 体積電子顕微鏡は、ナノメートルスケールでの細胞微細構造のその場調査のための方法である。
近年の技術的進歩により、セグメンテーションと空間分析に計算戦略を必要とする大規模な生画像データセットが急速に増加した。
本プロトコルでは,単一標準ワークステーション上で動作可能なユーザフレンドリなソフトウェアツールを用いて,臓器特異的なセグメント化,空間解析,大規模電子顕微鏡データセットの可視化を行うための実用的でアノテーション効率の良いパイプラインについて述べる。
我々は特に、計算の専門知識が限られている生命科学の研究者を対象とし、ボリューム電子顕微鏡プロジェクトにおいて以下の課題に直面する。
一 手作業の注記を最小化しつつ、異なる種類の細胞オルガネラの3Dセグメンテーションラベルの作成方法
二 オルガネラインスタンス間の空間的相互作用の分析方法、及び
iii) 最適な3dセグメンテーション結果を可視化する方法。
これらの要求を満たすため、我々は特定の細胞小器官の最も効率的なセグメンテーションツールを選択するための詳細なガイドラインを提示する。
さらに,空間解析や3Dレンダリング,オープンソースツール間のブリッジ互換性といった問題に対して,生のデータセットから最終プロットやレンダリング画像に至るまで,パイプライン全体を再現できるような,容易に実行可能なコンポーネントも提供しています。
当社の詳細な説明は,シングルユーザ設定に共通する計算リソースで実現可能な,シングルないしマルチオルガネラ解析のための特別な戦略を必要とする類似プロジェクトの貴重な参照として機能すると思います。
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